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
Op zoek naar de optimale behandelstrategie voor glioblastoom
Patiënten met een terugkerend glioblastoom hebben weinig behandelopties. De recent opgestarte GLOW-studie moet daar verandering in brengen. Ann Hoeben, medisch …
Op zoek naar predictieve (bio)markers voor uitgezaaide prostaatkanker
24 juli 2018 In juni 2018 werden voor het eerst op een groot internationaal congres resultaten gepresenteerd van onderzoek waarbij gebruik werd gemaakt …
Aanwijzingen dat therapie met Olaparib werkt bij patiënten met BRCA1/2-veranderingen
Onderzoekers hebben het sterke vermoeden dat patiënten met kanker, waarbij een volledig verlies van BRCA1/2 in de tumor is gebleken, …
In ons vak is het heel belangrijk om naast de kennis over de patiënt meer kennis te hebben van de tumor van de patiënt.