Projektbeschreibung
Modell zur optimalen Therapiewahl für COVID-19-infizierte Krebskranke
Krebskranke haben ein höheres Risiko für eine SARS-CoV-2-Infektion mit schwerem Verlauf. Um die weitere klinische Versorgung zu gewährleisten, kommt es vor allem auf die richtige Wirkstoffkombination an. Das EU-finanzierte Projekt CancerCOtreat entwickelt ein computergestütztes Modellsystem für den Verlauf von COVID-19 bei Krebskranken. Das System kombiniert biologische Aspekte einer SARS-CoV-2-Infektion, die Wirkung zugelassener Medikamente und die Pathophysiologie einer Krebserkrankung. Auf diese Weise können Effekte verschiedener Therapieoptionen sowie synergistische Kombinationen für die optimale Therapie von mit SARS-CoV-2 infizierten Krebskranken durchgespielt werden.
Ziel
Cancer patients are of high risk to develop severe COVID-19, which has a negative impact on their clinical management. Cancer therapy and COVID-19 severity can be also affected negatively by preconditions, including obesity, diabetes, hypertension and advanced age, as well as by the gender. To help cancer patients suffering from COVID-19 and the other preconditions as soon as possible, it will be necessary to repurpose existing and well tolerated drugs - alone or in combination. To accelerate this process, we propose to develop an in silico systems biology approach to model the known biology of SARS-CoV-2 infection and the action of approved drugs overlaid on the underlying pathophysiology of cancer patients with different disease states, preconditions and gender. The proposed mathematical framework will mechanistically model the COVID-19 progression in the context of cancer. We will also simulate the effect of COVID-19 in this patient population and explore the efficacy of various treatment regimens to identify synergistic combinations as well as optimal schedules for therapy. Robust model validation will be performed using data from the Massachusetts General Hospital patient database (host of outgoing phase). This is a very timely research because the proposed mechanism-based model will reveal novel strategies to optimally combine current and emerging treatments for COVID-19 in cancer. Importantly, the proposed model will not be limited to COVID-19 but it will set a mathematical framework for the optimal treatment of cancer patients contracted by any infectious diseases. The fellowship will allow the applicant to substantially built upon his previous experience and strengthen his overall scientific abilities. In particular, he will expand his knowledge in tumor/virus biology, cancer research and clinical translation, will enrich his mathematical modelling capabilities and the analysis of complex biological systems that involve more than one medical conditions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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