Projektbeschreibung
Analyseplattform zur Priorisierung von monoklonalen Antikörpern und Impfstoffen gegen Antibiotikaresistenzen
Antimikrobielle Resistenzen (AMR) sind ein enormes medizinisches Problem, das sich durch antibiotikainduzierte Selektion, Übertragung mobiler genetischer Elemente, globalen Transport und Umweltabfälle weiter zuspitzt. Für die Forschung an monoklonalen Antikörpern und Impfstoffen gegen Antibiotikaresistenzen entwickelt das über die EFPIA (Europäische Vereinigung der Pharmazeutischen Industrie und ihrer Verbände) finanzierte Projekt PrIMAVeRa eine Internetplattform, die mathematische Modelle mit einer umfassenden epidemiologischen Datenbank zusammenführt. Über systematische Aktualisierungen sollen Daten erzeugt werden, um geeignete Modelle zu generieren und die AMR-Belastung geordnet nach Pathogen, Infektion und Zielpopulation zu bestimmen sowie die Wirkung von monoklonalen Antikörpern und Impfstoffen zu bewerten. Mittels deterministischer zeitkontinuierlicher Modelle und stochastischer zeitdiskreter individuenbasierter Modelle mit mehreren Modulen sollen spezifische Aspekte von Antibiotikaresistenzen untersucht werden. Eine ökonomische Bewertung erfolgt mittels Bayes’scher Analyse.
Ziel
Antibiotic resistance (AMR), a major threat to human health, is increasing in all bacteria through antibiotic-induced selection, cross-species transfer of genetic mobile elements harbouring resistance genes, global transport and environmental waste. With an almost empty antibiotic pipeline, monoclonal antibodies (mAbs) and vaccines are increasingly recognized as important tools against AMR. Yet, available resources cannot finance all potential interventions, and choices need to be made according to costs of mAbs and vaccines, impact on the burden of AMR and prevention of its economic consequences. The PrIMAVeRa consortium will develop a web-based platform that combines advanced mathematical models with a comprehensive epidemiological repository. Systematic reviews will generate data to inform the model structure and parametrisation and select the most appropriate models for determining the AMR burden by pathogen, infection and target population. Deterministic continuous time models (ordinary differential equations [ODE]) and stochastic discrete time individual-based models with multiple modules will cover all relevant aspects of AMR, while Bayesian approaches will be used for cost-effectiveness analysis. The models will be calibrated in 8 EU countries based on the data coming from health information systems. The PrIMAVeRa consortium comprises a prominent collection of European research groups with expertise in AMR, vaccines, mAbs, mathematical and economical modelling. The proposal builds on established research collaborations and existing research infrastructures from EU- and IMI-funded research projects, such as EPI-Net (COMBACTE-MAGNET) and CLIN-Net and LAB-Net (COMBACTE-NET). The major deliverable will be an open access web-based user interface that will allow the wider scientific community to freely access and apply the models. This platform will also help healthcare authorities to make data-driven decisions on which vaccines and mAbs should be prioritised.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesmathematicspure mathematicsmathematical analysisdifferential equations
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugsvaccines
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugsantibiotics
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug resistanceantibiotic resistance
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
H2020-JTI-IMI2-2020-23-two-stage
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
69115 Heidelberg
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