Descripción del proyecto
Microrrobots para detectar el carcinoma de colon
Uno de los primeros pasos para detectar el carcinoma de colon consiste en realizar una endoscopia. Los métodos de cribado actuales dependen de pruebas visuales basadas en la observación interna del colon y el recto. Con todo, estos métodos son menos fiables para detectar lesiones de pequeño tamaño, que deben eliminarse antes de que se vuelvan cancerosas. Los microrrobots podrían ayudar en esta tarea. En este sentido, el proyecto financiado con fondos europeos OMEGA desarrollará una nueva herramienta matemática para analizar la capacidad de detección de los microrrobots a la hora de identificar lesiones intestinales inconspícuas. Su equipo concebirá técnicas numéricas pioneras y empleará, por primera vez, la multiestabilidad de los robots para analizar dicha asociación robot-lesión y crear una secuencia de análisis informático y métodos de control avanzados para la detección y la estadificación del cáncer.
Objetivo
Detection of bowel cancer is currently performed by visual inspection of the colonic mucosa during endoscopy, which is less reliable for small-sized lesions that are not easily visualised. If they are not detected and removed at an early stage, there is a chance that they may become cancerous. This project seeks to develop a new mathematical tool for analysing the sensing capability of micro-robots to aid the detection of hard-to-visualise bowel lesions. Micro-robots experiencing vibrations, frictions, and impacts, known as non-smooth dynamical systems, exhibit a rich variety of different long-term behaviours co-existing for a given set of parameters, which is referred to as multi-stability or co-existing attractors. When the robot moves in the colon and encounters a lesion, some particular attractor may dominate its dynamics, while the other co-existing attractors could fade away due to the tissue’s mechanical properties associated with different stages of malignant transformation. This significant change in multi-stability can be utilised to distinguish between healthy and abnormal tissues. The fellow proposes to use for the first time robot’s multi-stability through the development of state-of-the-art numerical techniques to analyse such robot-lesion correlation, and produce a suite of computational analysis and advanced control methods for cancer detection and staging. In the long term, this work will initiate a new modality for bowel cancer screening, delivering an efficient minimally invasive procedure for patients. The unique research approach of this fellowship, a joint effort of numerical and experimental studies, will be hosted by Dr Yang Liu from the University of Exeter with the secondment supervisor, Prof. Bradley Nelson from ETH Zurich, and the consulting gastroenterologist, Dr Shyam Prasad, from the Royal Devon and Exeter NHS Foundation Trust.
Ámbito científico
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
EX4 4QJ Exeter
Reino Unido