Description du projet
Faire avancer le développement des vaccins
Les vaccins protègent des millions de personnes contre la mort, la maladie et l’invalidité. La pandémie de COVID‑19 a mis en évidence de nombreux défis qui entravent le développement de vaccins. Le projet Inno4Vac, financé par l’UE, s’attaquera aux goulets d’étranglement scientifiques dans le développement des vaccins. Inno4Vac propose de développer des modèles biologiques et mathématiques prédictifs de la performance et de la fabrication des vaccins. L’intelligence artificielle combinée aux mégadonnées et à la modélisation informatique sera utilisée pour construire une plateforme en accès libre et basée sur le nuage pour l’évaluation de l’efficacité et le développement in silico des vaccins. Des modèles d’infection humaine contrôlée et des modèles 3D humains in vitro à base de cellules seront développés pour permettre une évaluation précoce de l’efficacité des vaccins et une prédiction de la protection immunitaire. Enfin, une plateforme de simulation in silico en accès libre orientera la production de vaccins candidats et les tests de stabilité associés.
Objectif
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.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseasesRNA virusesinfluenza
- medical and health sciencesbasic medicineimmunology
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugsvaccines
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Mots‑clés
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
69115 Heidelberg
Allemagne
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Participants (40)
53100 Siena
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7400 Herning
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
2333 CL Leiden
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72074 Tuebingen
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5211 DA S-Hertogenbosch
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52428 Julich
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38124 Braunschweig
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SW7 2AZ LONDON
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70563 Stuttgart
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4200 465 Porto
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69393 Lyon
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2333 ZA Leiden
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22100 Lund
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2800 Kongens Lyngby
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E14 4PU London
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3721 MA Bilthoven
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63225 Langen
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1435 Mont Saint Guibert
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1050 Elsene
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2800 Kongens Lyngby
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2829 516 Caparica
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WC1E 6BT London
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07747 Jena
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50937 Koeln
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9713 GZ Groningen
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5020 Bergen
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405 30 Goeteborg
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NG7 2RD Nottingham
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0313 Oslo
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OX1 2JD Oxford
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53100 Siena
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30559 Hannover
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97070 Wuerzburg
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3584 CS Utrecht
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3029 AK Rotterdam
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53100 Siena Si
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1330 Rixensart
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69007 Lyon
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8152 Glattpark
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72076 Tubingen
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