Descrizione del progetto
Modelli innovativi di metabolismo del corpo intero per la medicina personalizzata
Le sequenze dell’intero genoma sono sempre più accessibili, il che agevola la transizione verso la medicina personalizzata; tuttavia, è essenziale comprendere quali varianti genetiche influenzano le caratteristiche di una persona. Sebbene gli studi di associazione genomica abbiano collegato varianti genetiche a numerosi tratti, questi metodi non considerano la rete biochimica che collega queste varianti al fenotipo metabolico. Anche i fattori esterni, come la dieta e il microbioma, svolgono un ruolo nella modulazione del fenotipo metabolico. Il progetto AVATAR, finanziato dal CER, mira a sviluppare un nuovo quadro di modellizzazione computazionale per migliorare i modelli di metabolismo del corpo intero. Il progetto creerà modelli in silico per spiegare varianti genetiche, geni, proteine, reazioni biochimiche e processi fisiologici sottostanti che influenzano il metabolismo microbico e quello dei nutrienti. AVATAR fornirà un quadro di analisi per la modellizzazione personalizzata al fine di sviluppare strategie di diagnosi e trattamento basate su computer.
Obiettivo
The increasing availability of whole-genome sequences will ultimately transform medicine into personalised medicine. To realise this potential, we need to understand which of the millions of genetic variants in a person’s genome can alter a phenotype. Genome-wide association studies (GWAS) have associated many genetic variants with thousands of phenotypic traits. Metabolomics has further informed GWAS. However, these methods do generally not consider the biochemical network connecting genetic variants with the metabolic phenotype. Additionally, extrinsic factors, such as diet and the microbiome, also modulate the metabolic phenotype. A computational systems approach is required to untangle this complex interplay. In AVATAR, I shall develop and apply a novel mechanistic computational modelling framework that will significantly expand cutting-edge computational models of whole-body metabolism. The novel in silico models will mechanistically describe the network of genetic variants, genes, proteins, and biochemical reactions, as well as underlying physiological processes that are influenced by microbial and nutrient metabolism. I shall devise a novel algorithm to predict phenotypically relevant genetic variants based on a person’s genome and metabolome. The validated algorithm and the modelling framework shall then be used for two distinct biomedical proof-of-concept studies: the diagnosis and diet-based treatment of inherited metabolic diseases and the metabolic pathway-based stratification of individuals with cognitive impairment. AVATAR will enable novel insights into the genotype-phenotype-environment relationship by enabling systematic mechanism-based analyses of genetic variants, diet, and the microbiome. This ground-breaking, innovative, multidisciplinary project will influence precision medicine by providing a personalisable modelling analysis framework that may ultimately provide a foundation for computer-guided diagnosis and treatment strategies.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliscienze biologichebiochimicabiomolecoleproteine
- scienze mediche e della salutescienze della salutenutrizione
- scienze naturaliscienze biologichegeneticagenomi
- scienze naturaliscienze biologichemicrobiologia
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
H91 Galway
Irlanda