Personalising cancer treatment with modelling tumour evolution based on genomics biomarkers and PK/PD

该博士项目旨在通过首次将癌症基因组学与药物计量学（即药物在体内的作用信息）相结合，开发先进的计算模型，从而改进个性化癌症治疗。目标是通过更深入地了解肿瘤对治疗的反应，预测并延长患者的生存期。 您将运用人工智能和数学建模来回答四个关键问题： 1) 患者的癌症遗传特征能否预测其生存期？ 2) 遗传因素和其他变量能否预测肿瘤随时间的增长或缩小？ 3) 药物在体内的行为（药代动力学和药效动力学）是否能提高这些预测的准确性？ 4) 该模型能否预判肿瘤在治疗过程中的演变？ 您将利用真实患者数据，包括全基因组测序结果和随时间变化的肿瘤大小，为五种主要癌症建立模型：乳腺癌、结直肠癌、肺癌、卵巢癌和前列腺癌。该项目将有助于识别哪些患者能从特定治疗中获益最多，并指导更有效、个性化的疗法。您还将获得人工智能、数学建模和药物研发方面的宝贵技能，这些技能在学术界和制药行业中备受青睐。