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CPP2021-008336

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Desarrollo de un test para el diagnóstico precoz no invasivo de cáncer de pulmón...

Desarrollo de un test para el diagnóstico precoz no invasivo de cáncer de pulmón basado en marcadores moleculares, imágenes y herramientas de Big Data- oncoLung Dx La mayoría de los pacientes con cáncer de pulmón (CP) se diagnostican en fases avanzadas, cuando la enfermedad es incurable. Menos del 20% se diagnostican en estadios tempranos (I y II), cuando la intervención quirúrgica es posibl... ver más

01/01/2021

ADVANCED MARKER DI...

491K€

Presupuesto del proyecto: 491K€

Líder del proyecto

ADVANCED MARKER DISCOVERY La investigación, el desarrollo, la producción, la comercialización y la distribución e importación de productos biotecnológicos, farmacéuti...

TRL 3-4 | 4M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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TRL 3-4 | 4M€

Presupuesto del proyecto 491K€

Descripción del proyecto La mayoría de los pacientes con cáncer de pulmón (CP) se diagnostican en fases avanzadas, cuando la enfermedad es incurable. Menos del 20% se diagnostican en estadios tempranos (I y II), cuando la intervención quirúrgica es posible. Por lo tanto, las tasas actuales de supervivencia a 5 años no superan el 18%. Afortunadamente, los estudios de cribado con tomografía computarizada de baja dosis (LDCT) han demostrado que el cáncer de pulmón puede detectarse precozmente en los pacientes de alto riesgo, reduciendo así la mortalidad en al menos un 20% con el cribado.Aunque el cribado del cáncer de pulmón con TC de baja dosis puede detectar el cáncer de pulmón de forma precoz, la mayoría de los nódulos detectados por el cribado son pequeños y/o difíciles de alcanzar, lo que complica la toma de decisiones y da lugar a un número relativamente elevado de resultados indeterminados o falsos positivos del cribado, además de que el radiólogo tarda mucho tiempo en dar un diagnóstico definitivo. El diámetro medio de los cánceres de pulmón detectados por el cribado con LDCT es de 15 mm. Lograr un diagnóstico preciso en estos pacientes mediante técnicas mínimamente invasivas como la aspiración transtorácica con aguja o la broncoscopia es difícil. Por otro lado, la cirugía, aunque definitiva, es invasiva y no está exenta de complicaciones. Los biomarcadores moleculares tienen el potencial de ofrecer una evaluación no invasiva y complementaria al cribado, afinando los criterios de inclusión, caracterizando los nódulos indeterminados o proporcionando una valiosa información pronóstica sobre el resultado de estos pequeños tumores y su respuesta a las terapias adyuvantes existentes.Además del cribado, un número creciente de cánceres de pulmón se detectan de forma incidental. Estos cánceres se diagnostican mediante radiografía convencional o TC motivados por la búsqueda de enfermedades torácicas no relacionadas (ej. angiografía coronaria, colonoscopia virtual, evaluación preoperatoria, etc.). Biomarcadores capaces de discriminar de forma fiable los nódulos benignos de los malignos en todos los escenarios clínicos mencionados serían muy importantes para abordar una necesidad médica no cubierta. Los biomarcadores actualmente identificados no han sido validados con suficiente evidencia para merecer su uso en la práctica clínica rutinaria.La principal ventaja de la LDCT como herramienta de cribado del cáncer de pulmón es su alta sensibilidad, mientras que su principal desventaja es su falta de especificidad. Las imágenes seriadas mejoran la especificidad mediante la determinación de los tiempos de duplicación del volumen de los nódulos, pero este proceso requiere mucho tiempo. Idealmente, un enfoque combinado que una los hallazgos radiológicos con biomarcadores moleculares podrían identificar nódulos malignos sin necesidad de seguimiento por imágenes e informar la toma de decisiones clínicas de nódulos pulmonares indeterminados.Otro de los objetivos de la propuesta e innovación tecnológica será probar la eficacia de los rayos X frente a la LDCT, así como la combinación de ambos y la combinación de un algoritmo basado en rayos X y marcadores moleculares; utilizando un enfoque de Deep Learning para ayudar a los radiólogos a identificar lesiones y nódulos sospechosos en pacientes con cáncer de pulmón.Para lograr estos objetivos, reclutaremos 2450 muestras de sangre y datos de imágenes (tanto de TAC como de rayos X) para desarrollar el algoritmo molecular y validar la combinación con el algoritmo basado en imágenes que se desarrollará utilizando las imágenes reclutadas de una cohorte adicional de 10.000 pacientes. oncoLung Dx desarrollará una prueba diagnóstica basada en sangre, rentable, altamente sensible y específica, capaz de mejorar la gestión actual de los nódulos pulmonares indeterminados basada en la combinación de un panel de proteínas de bajo coste que utiliza técnicas de inmunoensayo con los resultados de las imágenes.

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