Image-based models of tumor-immune dynamics in glioblastoma

胶质母细胞瘤肿瘤免疫动力学的基于图像的模型

基本信息

  • 批准号:
    10524208
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-03-01 至 2026-02-28
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

ABSTRACT The use of immunotherapy to treat cancer continues to generate hope and excitement among those involved in cancer care and research. However, our inability to explain why some patients do not respond to immunotherapy, combined with our inability to identify early response or predict the responders, poses serious challenges in this field. Currently, biopsies serve as the most informative way to assess the immunological activity within a cancerous area, but we are spatially and temporally limited in the number of biopsies we can obtain from patients, especially in cases of brain cancer. Clear evidence of tumor-immune environment heterogeneity across patients suggests that we will have to use an individualized approach in order to accurately assess patient tumor’s specific immune environment and the evolution of these complex systems. We propose to use computational modeling and artificial intelligence to bridge the spatial scales of the cellular content comprising each MRI at the voxel level, but also to bridge the temporal scales. We will focus on the most cellular immune population in glioblastoma, microglia/macrophages, that constitute as much as 50% of the cellular content of tumor specimens. By fusing MRI with the biological heterogeneity found in image- localized biopsies through such radiomics approaches provides an opportunity to individualize our understanding of the the tumor-immune environment, broadly benefiting scientists across the fields of oncology and immunology. In addition to providing a deeper understanding of the tumor at every imaging time point, the radiomics maps can also be used to parameterize dynamic mechanistic models of tumor growth to allow for prediction of future dynamics. These spatio-temporal models allow us to test hypotheses about causal relationships between different cell types and microenvironmental factors, as well as to verify whether the radiomics maps provide early dynamic insights into tumor response that can impact clinical decision making.
抽象的 使用免疫疗法来治疗癌症,继续在参与的人中产生希望和兴奋 癌症护理和研究。但是,我们无法解释为什么某些患者不反应 免疫疗法,加上我们无法识别早期反应或预测响应者的情况,很严重 该领域的挑战。目前,活检是评估免疫学的最有用的方式 在取消区域内的活动,但是我们在空间和暂时限制了我们可以的活检数量 从患者那里获得,尤其是在脑癌的情况下。肿瘤免疫环境的明确证据 患者的异质性表明,我们必须使用个性化方法才能 准确评估患者肿瘤的特定免疫环境和这些复杂系统的演变。 我们建议使用计算建模和人工智能来弥合细胞的空间尺度 内容在体素水平上完成每个MRI,也可以桥接临时尺度。我们将专注于 胶质母细胞瘤,小胶质细胞/巨噬细胞中的大多数细胞免疫种群,占多达50% 肿瘤标本的细胞含量。通过将MRI与图像中发现的生物异质性融合 通过这种放射线学方法的本地活检为我们的个性化提供了一个机会 了解肿瘤免疫环境,广泛地使肿瘤学领域的科学家受益 和免疫学。除了在每个成像时间点提供对肿瘤的更深入了解之外, 放射学图也可用于参数化肿瘤生长的动态机械模型,以允许 未来动态的预测。这些时空模型使我们能够检验有关因果的假设 不同的细胞类型与微环境因素之间的关系,以及验证是否验证 放射线图提供了对可能影响临床决策的肿瘤反应的早期动态见解。

项目成果

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