Projektbeschreibung
Fortschrittsförderung für die Impfstoffentwicklung
Impfstoffe schützen Millionen Menschen vor Tod, Krankheit und Behinderungen. Die COVID-19-Pandemie hat jedoch viele Herausforderungen aufgezeigt, die der Impfstoffentwicklung entgegenstehen. Das EU-finanzierte Projekt Inno4Vac wird wissenschaftliche Engpässe in der Impfstoffentwicklung angehen. Inno4Vac schlägt die Entwicklung von biologischen und mathematischen Vorhersagemodellen zur Impfstoffwirksamkeit und -herstellung vor. Die Forschenden werden künstliche Intelligenz, Big Data und Computermodellierung kombinieren, um eine frei zugängliche, cloudbasierte Plattform schaffen, mit der Wirkstoffe in silico entwickelt und auf ihre Wirksamkeit bewertet werden können. Zur Frühbewertung der Impfstoffwirksamkeit und Vorhersage der Immunschutzwirkung wird das Team außerdem kontrollierte menschliche Infektionsmodelle und zellbasierte menschliche 3D-in-vitro-Modelle entwickeln. Schließlich wird das Projekt eine frei zugängliche In-silico-Simulationsplattform hervorbringen, welche die Herstellung von Impfstoffkandidaten und entsprechende Stabilitätstests unterstützen wird.
Ziel
Inno4Vac proposes an ambitious programme that will harness the latest advances in immunology, disease modelling, and modelling for tackling persistent scientific bottlenecks in vaccine development and for de-risking and accelerating this process. To reach this aim the project is divided into four interlinked subtopics. In Subtopic 1, artificial intelligence in combination with big data analysis and computational modelling will be used to build an open-access and cloud-based platform for in silico vaccine efficacy assessment and development. Subtopic 2 will develop new and improved controlled human infection models (CHIM) against influenza, RSV and C. difficile that will enable early vaccine efficacy evaluation. Subtopic 3 will contribute to the development of cell-based human in vitro 3D models that resemble the in vivo situation of an infection at the mucosa and more reliably predict immune protection. These models will be combined with the development of related functional immune assays for clinically relevant (surrogate) endpoints. Finally, Subtopic 4 will develop a modular one-stop computational platform for in silico modelling of vaccine bio-manufacturing and stability testing.
In parallel to the scientific-technical work, the partners will develop strategies and roadmaps for positioning the newly developed models in the regulatory framework and integrating them into pharmaceutical vaccine development. The overall workplan is underpinned by horizontal activities on coordination/management and dissemination/communication, including data management and future sustainability.
To achieve these ambitious objectives, Inno4Vacc has assembled a multidisciplinary consortium from academic and research institutions, industries, regulatory bodies, and vaccine R&D alliances. This unique partnership brings together clinical, immunological, microbiological, systems biology, mathematical models, and regulatory expertise and includes world-leaders in each respective field.
Wissenschaftliches Gebiet
Not validated
Not validated
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseasesRNA virusesinfluenza
- medical and health sciencesbasic medicineimmunology
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
H2020-JTI-IMI2-2020-20-two-stage
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
69115 Heidelberg
Deutschland
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Beteiligte (40)
53100 Siena
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7400 Herning
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2333 CL Leiden
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