DR-401 IMPACT-HPB: Integrative Machine learning for Predictive Assessment and Customized Treatment in Hepato-Pancreato-Biliary Cancers
Hepato-pancreato-biliary (HPB) cancers pose a significant oncological challenge with high mortality rates. Despite diagnostic and therapeutic advancements, prognosis remains poor, often with limited treatment options at advanced stages. We propose leveraging artificial intelligence to amalgamate diverse data, including genetics, for personalized treatment. Our experienced cancer genomics team aims to develop models integrating these different data to predict patient outcomes. Ongoing validation studies will refine treatment accuracy. Ultimately, our goal is tailored treatment for individual patients, particularly in HPB cancers, with potential global impact on cancer care.
Steven Gallinger, Ontario Institute for Cancer Research, Canada
Terug naar nieuwsMeer nieuws
Grote winst te behalen met studies naar DNA-mutaties in lymfeklierkanker
21 januari 2019 Whole Genome Sequencing (WGS) wint terrein in de diagnostiek van solide tumoren. In de hematopathologie blijkt sequencing …
Het complete dna van de mens werd twintig jaar geleden voor het eerst in kaart gebracht. Wat die mijlpaal heeft opgeleverd? Nou, erg veel.
Het was een groots moment, het moment waarop de mens zijn eigen genoom voor het eerst kon lezen. Eindelijk gaf …
Bij zeldzame kankers is het belangrijk om het DNA van de tumor te ontrafelen
Op donderdag 17 december publiceert het Algemeen Dagblad in de special Life Sciences 4 interviews over de noodzaak voor het …
Een complete DNA-test biedt bij patiënten met PTO de extra mogelijkheid om erachter te komen waar de kanker is begonnen. Hierdoor wordt vaak de primaire tumor toch gevonden. Daarnaast geeft de test vaak aanknopingspunten voor een gerichte behandeling.