Resumen
ECHIDNA aborda las limitaciones del tratamiento del glioblastoma mediante un enfoque multimodal que integra inteligencia artificial avanzada, resonancia magnética y datos ómicos para caracterizar con precisión la región peritumoral, uno de los principales impulsores de la infiltración tumoral, la angiogénesis y las recaídas. Basado en los avances del proyecto PROGRESS y validado con cohortes retrospectivas y el ensayo clínico SINUE, el proyecto aplica técnicas de deep learning y modelos no supervisados para delimitar áreas tumorales no visibles con contraste, mapear dinámicas de crecimiento y generar herramientas predictivas que apoyen la planificación quirúrgica y radioterápica. El resultado es un sistema de soporte a la decisión clínica conforme a ISO 13485 orientado a la medicina personalizada, con potencial para mejorar el pronóstico, reducir recurrencias y elevar la calidad de vida de los pacientes, en línea con las estrategias europeas de innovación en salud y principios de ciencia abierta.
