Uniwersytet Medyczny w Lublinie

 

 

Projekt finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu ERA PerMed

 

Tytuł projektu: Personalizacja postępowania klinicznego u chorych na raka endometrium z użyciem płynnej biopsji, genomiki i sztucznej inteligencji / Personalized Clinical Management of Endometrial Cancer using Liquid Biopsy, Genomics and Artificial Intelligence

 

Słowa kluczowe: rak endometrium, analiza molekularna, sztuczna inteligencja

 

Akronim: ECLAI

 

Nazwa programu: IV konkurs JTC 2021/ ERA PerMed

 

Nr umowy: PerMed/IV/35/ECLAI/2022

 

Lider projektu: CONSORCIO CENTRO DE INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA EN RED M.P (CIBER) Hiszpania

 

Partnerzy projektu: University of Bergen (UiB) Norwegia, Tervisetehnoloogiate Arenduskeskus AS (Competence Centre on Health Technologies, CCHT) Estonia, Uniwersytet Medyczny w Lublinie

 

Kierownik projektu w Uniwersytecie Medycznym w Lublinie: dr hab. n. med. Marcin Bobiński

 

Jednostka realizująca: I Katedra i Klinika Ginekologii Onkologicznej i Ginekologii

 

Okres realizacji: 01.02.2022 – 31.01.2025

 

Wartość projektu: 860 684 EUR

 

Dofinansowanie dla Uniwersytetu Medycznego w Lublinie: 881 913,38 PLN

 

Opis projektu: W erze onkologii precyzyjnej, spersonalizowane postępowanie w raku endometrium nadal stanowi wyzwanie. Zachorowalność na ten nowotwór wzrosła na przestrzeni ostatnich lat i pomimo, że rokowania dla pacjentek we wczesnej fazie choroby są pomyślne to zarówno możliwości prognostyczne i terapeutyczne w stadiach zaawansowanych są wciąż ograniczone. Ten stan rzeczy wpływa bardzo negatywnie na przeżycia pacjentek z zaawansowanym rakiem endometrium. W związku z tym konieczne jest zwiększenie personalizacji leczenia, szczególnie pacjentek z rakiem endometrium wysokiego ryzyka. Takie działanie możliwe jest z jednej strony poprzez badanie molekularnej charakterystyki danego guza, z drugiej musi ono obejmować również charakterystyczną dla tych guzów heterogenność. Stworzenie nowych strategii terapeutycznych, opartych na analizie molekularnej i sztucznej inteligencji, pozwoli z wyprzedzeniem przewidzieć ryzyko wznowy nowotworu oraz odpowiedź na terapię w raku endometrium wysokiego ryzyka.