PODATKI O RAZISKOVALNEM PROJEKTU
- ŠIFRA PROJEKTA: N1-0197
- NASLOV PROJEKTA: Izboljšanje presejanja za rak dojke z analizo kvantitativnih slikovnih biomarkerjev kot množičnih podatkov
- CENOVNI RAZRED: B
- VODJA PROJEKTA: Prof. dr. Robert Jeraj
- NOSILNA RAZISKOVALNA ORGANIZACIJA: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko
- SODELUJOČA RAZISKOVALNA ORGANIZACIJA: ONKOLOŠKI INŠTITUT LJUBLJANA
- TRAJANJE: 1.1.2021 - 31.12.2024
- FINANCIRANJE: Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
VSEBINSKI OPIS PROJEKTA
Rak dojk še vedno predstavlja velik zdravstveni problem. Stopnje umrljivosti tako v Flandriji kot v Sloveniji so podobne in nad evropskim povprečjem. Medtem, ko imata obe že uspešen program presejanja za raka dojk, si želimo še bolj učinkovito zgodnje odkrivanje raka dojk. Dva glavna dejavnika prispevata k t.i. zgrešenim rakom: "goste dojke", kar pomeni da je prisotna velika gostota žleznega tkiva in lahko vodi do petkratnega povečanja verjetnosti za raka dojk in "maskiranje tkiva", ki je posledica zapletene strukture žleznega tkiva. Te izzive bomo rešili s kombiniranjem pristopov, ki sta jih razvila oba vodilna preiskovalca iz Flandrije in Slovenije. Izboljšana presejalna metodologija bo razvita z (1) vključevanjem dinamičnih sprememb iz ene presejalne časovne točke v drugo (vzdolžna ocena) in (2) z izkoriščanjem moči analitike velike baze podatkov za pridobivanje napovednih lastnosti raka (prostorska ocena). Retrospektivna študija bo na podatkovni bazi 9000 žensk v Flandriji in Sloveniji prepoznala značilnosti radiomike in strojnega učenja (Convolutional Neural Networks). Ti biomarkerji bodo nato potrjeni pri vsaj 100 bolnic na leto na vsakem mestu. Z uporabo mednarodnega kvantitativnega slikovnega okvirja (Networks of Imaging eXcellence (NIX) –Alliance) bomo zagotovili infrastrukturno hrbtenico za pridobivanje in testiranje ter natančno uravnavanje slikovnih biomarkerjev. Naši rezultati bodo izboljšali sedanje sheme presejanja za raka dojk z objektivnim postopkom stratifikacije, ki temelji na ogroženosti in individualizirani oceni tveganja.