DR-440 Artificial Intelligence (AI) Foundation Model for Learning Novel Treatment Response Mechanisms in Large International Pan-Cancer Datasets to Improve Triple-Negative-Breast-Cancer (TNBC) Outcomes
This project uses artificial intelligence (AI) to analyze large amounts of data from cancer patients across different types of cancer, treatments, and countries. By learning from this diverse data, the AI will help uncover new ways to predict how patients respond to treatments. The project specifically focuses on improving the treatment of Triple-Negative Breast Cancer (TNBC), a form of cancer that is difficult to treat due to its complexity and limited treatment options. The goal is to help doctors provide more personalized and effective treatment plans for patients, especially those with TNBC.
Franziska Michor, Dana-Farber Cancer Institute, United States of America
Terug naar nieuwsMeer nieuws
Clemens Cornielje: een medicijn op basis van DNA-onderzoek
In deze video beschrijft Clemens Cornielje (Commissaris van de Koning van de provincie Gelderland) de periode vanaf het moment dat …
NovaSeq6000 voor DNA-analyses aangeschaft
Met de aanschaf van de NovaSeq6000 doen we als eerste lab in Nederland onze innovatieve DNA-analyses (whole genome sequencing) voor …
Meerwaarde Whole Genome Sequencing duidelijk voor Antoni van Leeuwenhoek
Het Antoni van Leeuwenhoek in Amsterdam maakt al enkele jaren structureel gebruik van Whole Genome Sequencing (WGS), in samenwerking met …
Kankers zullen steeds vaker voldoen aan de definitie van ‘zeldzaam’ als het gaat om de moleculaire profielen die elke tumor uniek maakt. Hoe meer onderzoek we hiernaar doen, hoe beter we in de toekomst elke patiënt een op maat gemaakte behandeling kunnen aanbieden. Whole genome sequencing en studies als DRUP leveren hier een belangrijke bijdrage aan.