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Integrated Mechanistic Modelling and Analysis of Large-scale Biomedical Data

Projektbeschreibung

Krebsbehandlung mit fortgeschrittener Modellierung

Die derzeitigen Krebstherapien beruhen auf dem Verständnis der komplizierten Signalprozesse in den Krebszellen und ihrer Interaktionen mit den Immunzellen. Die bestehenden Modelle konzentrieren sich aber auf begrenzte Stoffwechselwege und verwenden Zellliniendaten, die reales Krebsgewebe nur unzureichend repräsentieren. Dadurch ist es schwieriger, wirksame Arzneimittelziele zu erkennen. Ziel des ERC-finanzierten Projekts INTEGRATE ist es in diesem Zusammenhang, dieses Umfeld zu verändern. Durch die Kombination von mechanistischer Modellierung und maschinellem Lernen wird INTEGRATE skalierbare Berechnungsmethoden zur Analyse umfangreicher biomedizinischer Daten ausarbeiten. Mithilfe von Instrumenten wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Signalverarbeitung wird das Projektteam von betroffenen Personen stammende Omik- und phänotypische Daten miteinander verknüpfen. Dieser Ansatz verspricht, die Gestaltung klinischer Studien zu verfeinern, die Präzisionsmedizin voranzutreiben und den Weg für die Erstellung digitaler Zwillinge in der Krebsforschung zu bereiten.

Ziel

Modern cancer therapeutics target signalling processes within the cancer cells and the interaction of cancer and immune cells. A comprehensive understanding of these signalling processes is therefore essential to identify drug targets, plan clinical trials, and to select suitable drugs, drug combinations and drug dosages for a specific patient. Yet, most of the available mathematical models capture only a small number of molecular species and pathways, thereby ignoring important crosstalk and feedback loops. Furthermore, these models are usually based on experimental data for cell lines, which behave differently from complex cancer tissues.

In INTEGRATE, I will develop computational methods for the full process of data-driven modelling of signalling processes in cancer, ranging from model development to parameterisation all the way to uncertainty analysis. To this end, I will combine methods from the fields of mathematical modelling, machine learning, and signal processing with established approaches in systems biology. The model development will employ natural language processing and an automatic testing framework. For federated model inference, I will develop scalable mini-batch optimisation and marginalisation based uncertainty quantification. To refine models, I will exploit tools from signal processing, such as blind identification of latent variables. I will apply the developed scalable mechanistic modelling approach to integrate large-scale biomedical data for molecular phenotyping studies and clinical trials across sites. This will provide mechanistic models reconciling the available data.

The study will, for the first time, combine mechanistic modelling and machine learning for the integrated analysis of patient-derived omics and phenotypic data. By linking these data sources, INTEGRATE will deepen our understanding of biological signal processing and provide the basis for the development of digital twins.

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: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 854 546,00
Adresse
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Deutschland

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Region
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 854 546,00

Begünstigte (1)

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