Dissecting and Predicting Lethal Prostate Cancer using Biologically Informed Artificial Intelligence

使用生物学信息人工智能剖析和预测致命性前列腺癌

基本信息

  • 批准号:
    10628274
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 48.53万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-09-01 至 2028-08-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY – PROJECT THREE Treatment strategies for intermediate and high-risk localized prostate cancer (PCa) include surgery or radiation with or without hormonal therapy. Multiple molecular factors, including germline and somatic alterations in DNA repair genes and tissue-based transcriptional biomarkers, have biological and prognostic relevance in these clinical settings yet are rarely used today to guide treatment decisions. Determination of the interacting and co- occurring molecular features that jointly drive indolent or aggressive clinical outcomes in this setting is urgently needed to enable molecularly guided therapeutic strategies and biologically grounded predictive models for clinical use. Furthermore, complex molecular states may converge on histopathological patterns to augment these predictions, but these properties are difficult to quantify, integrate, and generalize across diverse patient populations. The advent of large and diverse patient cohorts with clinically embedded molecular characterization, digital histopathology techniques, and key outcome measures, along with innovations in computation and deep learning to analyze and interpret these data, has created an opportunity to profoundly expand the discovery and translational potential of molecular, pathologic, and phenotypic data for patients with localized PCa. Our overarching hypothesis is that interacting molecular, pathologic, and phenotypic features define prognostic outcomes in intermediate and high-risk localized PCa after surgery, and that biologically guided interpretable deep learning, paired with harmonized cohorts representative of PCa diversity, will transform our understanding of indolent versus potentially lethal localized PCa and deliver on the promise of precision cancer medicine. Toward that end, the specific aims of this proposal are: 1) Dissect the interacting germline and somatic properties that mediate localized PCa using biologically guided neural networks; 2) Determine the convergent spatial histopathologic properties of molecularly and clinically distinct forms of PCa; 3) Develop and validate a clinical grade molecular prognostic model guided by biological networks in real-world and clinical trial settings. For these aims, we will build on our team’s extensive expertise in PCa genomics, computer science, and medical and urologic oncology. Critically, we will embed our approaches in the context of harmonized and representative PCa cohorts. The ability to understand why some intermediate and high-risk localized prostate cancers are phenotypically aggressive, and therefore predict which PCa will progress following curative-intent treatment in this manner, would significantly advance basic PCa research and clinical translation. Broadly, this project will strive to transform precision cancer medicine for prostate cancer and serve as a model for the creation, development, and application of these emerging methodologies across cancer types and contexts.
项目摘要——项目三 中危和高危局限性前列腺癌 (PCa) 的治疗策略包括手术或 有或没有激素治疗的放射治疗 多种分子因素,包括种系和体细胞。 DNA 修复基因和基于组织的转录生物标志物的改变,具有生物学和预后意义 这些临床环境中的相关性目前很少用于指导治疗决策。 相互作用和同时发生的分子特征共同驱动惰性或侵袭性临床结果 在这种情况下,迫切需要实现分子引导的治疗策略和生物学 此外,复杂的分子状态可能会趋于一致。 组织病理学模式来增强这些预测,但这些特性很难量化, 整合并推广不同的患者群体 庞大且多样化的患者群体的出现。 具有临床嵌入式分子表征、数字组织病理学技术和关键结果 措施以及用于分析和解释这些数据的计算和深度学习方面的创新,已经 创造了一个机会来深刻扩展分子的发现和转化潜力, 局限性前列腺癌患者的病理和表型数据我们的总体假设是: 分子相互作用、病理学和表型特征定义了中期和中期的预后结果 手术后的高风险局部 PCa,以及生物引导的可解释深度学习,搭配 代表 PCa 多样性的统一队列将改变我们对惰性与惰性的理解 潜在致命的局部前列腺癌并兑现精准癌症医学的承诺。 该提案的具体目标是:1)剖析介导的种系和体细胞特性 使用生物引导神经网络进行局部 PCa;2) 确定收敛的空间组织病理学 PCa 的分子和临床不同形式的特性;3) 制定并验证临床分级 在现实世界和临床试验环境中由生物网络指导的分子预后模型。 为了实现这一目标,我们将利用我们团队在 PCa 基因组学、计算机科学以及医学和 至关重要的是,我们将把我们的方法纳入协调和代表性的背景中。 PCa 队列能够理解为什么一些中度和高风险的局限性前列腺癌。 表型具有侵袭性,因此可以预测哪些 PCa 在治疗后会进展 通过这种方式,将显着推进该项目的基础 PCa 研究和临床转化。 将努力改变前列腺癌的精准癌症医学,并成为创造的典范, 这些新兴方法在癌症类型和背景下的开发和应用。

项目成果

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    10708575
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 48.53万
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