Estes projetos visam, também, estudar os efeitos psicológicos da doença, procurando melhorar o acompanhamento do doente, aumentando o seu conforto e proporcionando as ferramentas para uma melhor qualidade de vida. Neste momento, existem dois projetos de investigação a decorrer no IPO-Porto.

Projeto: Early-stage Cancer Treatment in the Context of Molecular Imaging (Estima)

O projecto “Early stage cancer treatment, driven by context of molecular imaging (ESTIMA)” (NORTE-01-0145-FEDER-000027) tem como objectivo desenvolver um modelo multidisciplinar predictivo de uma resposta completa após radioquimioterapia neoadjuvante de doentes com cancro esofágico. Embora este estudo não modifique a actual abordagem do tratamento, o conhecimento da resposta individual poderá permitir futuramente uma abordagem personalizada de cada doente, evitando intervenções cirúrgicas desnecessárias em doentes com resposta completa e todas as co-morbilidades e perda de qualidade de vida associadas. O projecto conta com a participação de vários investigadores da instituição e também dos vários grupos associados ao Centro de Investigação do Instituto Português de Oncologia do Porto Francisco Gentil, assim como com uma colaboração estreita com o Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra. O projecto possui duas linhas principais de acção: uma linha de diagnóstico, em que as imagens obtidas por tomografia por emissão de positrões (PET/CT) são analisadas utilizando algoritmos avançados (“data mining”, redes neuronais, “deep learning”). Uma segunda linha pretende investigar vários tipos de biomarcadores que condicionem a resposta à terapêutica. Como parte fundamental do projecto, pretende-se também optimizar a deposição de dose de radiação nestes tumores pelo novo acelerador linear Varian TrueBeam, para o qual já se conseguiram simular por métodos avançados de Monte Carlo, tratamentos de radioterapia volumétrica (VMAT). Foram já apresentadas ou encontram-se aceites para apresentação, várias comunicações em congressos nacionais e internacionais.

Artigos publicados e submetidos:

[1] Come J, Castro C, Morais A, Cossa M, Modcoicar P, Tulsidâs S, Cunha L, Lobo V, Morais AG, Cotton S, Lunet N, Carrilho C, Santos LL. Clinical and Pathologic Profiles of Esophageal Cancer in Mozambique: A Study of Consecutive Patients Admitted to Maputo Central Hospital, J Glob Oncol. 2018 Nov; (4):1-9. doi: 10.1200/JGO.18.00147

[2] Gisele Pereira, Inês Domingues, Pedro Martins, Pedro H. Abreu, Hugo Duarte, and João Santos. Registration of CT with PET: a comparison of intensity-based approaches. In “International Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA)”, 2018.

[3] Inês Domingues, Inês Lucena Sampaio, Pedro H. Abreu, Hugo Duarte, and João Santos. Computer vision in esophageal cancer: a literature review (In preparation)

[4] Inês Domingues, José P. Amorim, Pedro H. Abreu, Hugo Duarte, and João Santos. Evaluation of oversampling data balancing techniques in the context of ordinal classification. In International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pages 5691{5698, 2018.

[5] Inês Domingues, Pedro H. Abreu, and João Santos. BI-RADS classication of breast cancer: a new pre-processing pipeline for deep models training. In IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pages 1378 – 1382, 2018.

[6] Jastin P. Soares, Miriam S. Santos, Pedro H. Abreu, H. Araújo, and João Santos. Exploring the Effects of Data Distribution in Missing Data Imputation In International Symposium on Intelligent Data Analysis, pp. 251-263 (2018).

[7] Joana M.O. Santos, Sara Peixoto da Silva, Natália R. Costa, Rui Gil da Costa, Rui Medeiros “The role of microRNAs in the metastatic process of high-risk HPV-induced cancers”, Cancers 2018, 10, 493

[8] José P. Amorim, Inês Domingues, Pedro H. Abreu, and João Santos. Interpreting Deep Learning Models for Ordinal Problems. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 1(1):25{27, 2018

[9] Marta Mercier, Miriam S. Santos, Pedro H. Abreu, C. Soares, Jastin P. Soares, and João Santos. Analysing the footprint of classifiers in overlapped and imbalanced contexts. In International Symposium on Intelligent Data Analysis, pp. 200-212, 2018.

[10] Miriam S. Santos, Jastin P. Soares, Pedro H. Abreu, and J. Santos. Influence of Data Distribution in Missing Data Imputation. In Artificial Intelligence in Medicine in Europe (AIME), 2017.

[11] Miriam S. Santos, Jastin P. Soares, Pedro H. Abreu, H. Araújo, and João Santos. Cross-Validation for Imbalanced Datasets: Avoiding Overoptimistic and Overfitting Approaches. IEEE Computational Intelligence Magazine, 13(4):59{76, 2018.

[12] Natália R. Costa, Rui Gil da Costa, Rui Medeiros, A Viral Map of Gastrointestinal Cancers,. Life Sciences 2018 Apr 15;199:188-200

[13] Santos J, Peixoto da Silva S, Costa NR, Gil da Costa R, Medeiros R. The role of microRNAs in the metastatic process of high-risk HPV-induced cancers. Cancers (Basel). 2018 , 10, 493

Já submetidos, aceites ou em fase de preparação para submissão:

[1] Catarina Macedo-Silva*, Vera Miranda-Gonçalves*, Rui Henrique, Carmen Jerónimo, Isabel Bravo. Hypoxic microenvironment and epigenetic mechanism regulation: a critical role in radioresistance of esophageal cancer (review paper)

[2] Catarina Macedo-Silva, Vera Miranda-Gonçalves, Joana Lencart, Sofia Silva, Ana Lameirinhas, Rui Henrique, Isabel Bravo, Carmen Jerónimo. Role of JmjC-KDMs in hypoxic microenvironment: effect on ESCC radioresistance (original paper)

[3] Firass Ghareeb, Joana Lencart, Jorge Oliveira, João A. M. Santos, Characterization of extrafocal dose influence in the out-of-field dose distribution by Monte Crlo simulation and dose measurements, Health Physics (reviewed; under final revision before publication)

 [4] Natália Rios Costa e Rui Medeiros, Human papillomavirus and TP53 mutations in esophageal squamous cell carcinoma response to chemoradiotherapy: walk-ons or main actors? (under submission)

[5] Sofia Salta, Vera Miranda-Gonçalves, Catarina Macedo-Silva, Mónica Farinha, Davide Gigliano, Rita Guimarães, Olga Sousa, Rui Henrique, Carmen Jerónimo. A DNA Methylation-Based Test for Esophageal Cancer Detection (original paper)

Outras acções de divulgação:

  • “Early-stage cancer treatment, driven by context of molecular imaging (ESTIMA)” J.A.M.Santos. Reunião científica do CI/EPOP do IPO-Porto, 28 de Outubro de 2016
  • Simpósio Satélite Projeto Estima: IPO Porto – Early-stage Cancer treatment Driven by Context of Molecular imaging – Carcinoma do Trato Gastrointestinal, Palestrante: Olga Pinto, VI Congresso da Sociedade Portuguesa Radioterapia Oncologia, IPO PORTO, 2 e 3 de Junho de 2017

Ficha Técnica do Projeto

 

Projeto: ODISSEIA – Oncology Disease Information System

O projeto ODISSEIA – Oncology Disease Information System tem por base o suporte à colaboração e partilha de conhecimento entre todos os atores envolvidos na prevenção, no diagnóstico, no tratamento e investigação em cancro no Norte do País – âmbito RORENO, bem como a recolha, processamento e disponibilização de informação para os múltiplos “clientes” de toda a rede.

A responsabilidade institucional de ser um centro de acumulação, transformação e difusão do conhecimento avançado em cancro, bem como a garantia de tratamento adequado e liberdade de escolha informada são os valores subjacentes à realização do projeto ODISSEIA.

O projeto tem um prazo estimado de dois anos e um financiamento de 2 milhões de euros. O projeto ODISSEIA visa a criação de uma info-estrutura que estabelecerá as ferramentas básicas para uma governação da oncologia ao nível regional, em benefício dos doentes, da otimização de resposta do SNS e da sustentabilidade.