Tilbake til søkeresultatene

BEHANDLING-God og treffsikker diagnostikk, behandling og rehabilitering

Supporting Personalized Treatment Decisions in Head and Neck Cancer through Big Data

Alternativ tittel: Personlig behandling i hode- og nakkekreft med big data

Tildelt: kr 2,9 mill.

Hode- og halskreft er aggressive og heterogene kreftsvulster med høy dødelighet. Behandling kan medføre store inngrep, som ofte har stor negativ konsekvens for pasientens livskvalitet. Verken inndeling av krefttilfellene i molekylære underklasser eller prognosemodeller er etablerte i klinisk virksomhet, fordi de gir ustabile resultater og er plattform- og populasjonsavhengige. Det er derfor viktig å etablere presis klasseinndeling av svulstene ved diagnosetidspunktet for å kunne gi persontilpasset behandling, og som en følge av det kunne minske de negative konsekvenser for pasientene der dette er mulig. Dette prosjektet vil utnytte verdens største samling av behandlete hode- halskrefttilfeller (omtrent 2500) fra sentre i Italia, Frankrike og Tyskland. Siden dataene ble innsamlet på ulikt vis i de ulike sentrene, måtte vi løse flere utfordringer før en samlet analyse av dataene kan utføres. Det er for eksempel spørsmål om hvilke målinger som er tilsvarende i de ulike sentrene, hvilke pasienter som kan inkluderes i analysene og spørsmål om hvordan de samlete dataene skal organiseres. Dette ble utført gjennom en prosess kalt data harmonisering/integrering og ble utført i samarbeid med partnere fra Polytechnic University of Madrid. Data er nå lagret ved UiO, i Tjenester for Sensitiv Databehandling (TSD). UiO jobber nå med å utvikle statistiske modeller som kan svare på klinisk relevante spørsmål. Datasettet kombinerer eksisterende klinisk annoterte genomiske data og skal brukes til oppdagelse av klinisk relevante biomarkører. Prosjektet vil også undersøke de etiske og lovmessige forhold som er knyttet til innføring av data-drevne beslutninger med behandlingsformål, sett i relasjon til de nåværende evidensbaserte prosedyrer for kliniske beslutninger. Dette er et internasjonalt samarbeidsprosjekt ledet av en forskningsgruppe i Milano, Italia.

-

Head and Neck Carcinomas (HNC) are aggressive and heterogeneous tumors with a high fatality rate. Treatment may be extremely invasive and result in highly impairing late sequelae. Many prognostic profiles and models have been discovered, but neither molecular sub-classification nor prognostic models are routinely used in clinical practice, because both are currently inconsistent, platform- and population-dependent, highlighting the need for accurate patients’ classification at diagnosis for personalized treatment decision. This project will focus on: validation of multifactorial methods combining existing clinically annotated omics datasets; investigation of ethical and legal aspects of data-driven clinical decision making vs. current evidence-based approach. We start from one of the world largest pools of treated HNC patients (approximately 2500), where the efficacy of the treatment has been recorded in varying forms together with a rich pool of omics and clinical data. In a 3 years study, we will retrospectively analyze these multi-source data using various types of classification, regression and statistical learning methods. We will (a) assess the role of omics, in addition to a currently used staging system to assist outcome of HNC; (b) produce and validate actionable prognostic and predictive models and algorithms to orient personalized treatment decisions, and integrate these into decisions support tools. Clinical endpoints are to improve patients’ stratification for disease outcome and response to treatment, to inform tailored treatment decisions and design clinical confirmatory studies based on new models to personalized medicine. Translational endpoints are to (a) validate effective signatures for HNC outcome and treatment response prediction, (b) propose treatment decision support tools, (c) test the acceptability of Big Data driven research through a small pilot study, drawing new ethical and regulatory frameworks.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

BEHANDLING-God og treffsikker diagnostikk, behandling og rehabilitering