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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Integrated Mechanistic Modelling and Analysis of Large-scale Biomedical Data

Descripción del proyecto

Tratamiento contra el cáncer con modelización avanzada

Los tratamientos actuales contra el cáncer se basan en la comprensión de los intrincados procesos de señalización dentro de las células cancerosas y sus interacciones con las células inmunitarias. Sin embargo, los modelos existentes se centran en vías limitadas y utilizan datos de líneas celulares que representan mal los tejidos cancerosos reales. Esto dificulta la identificación de dianas farmacológicas eficaces. En este contexto, el equipo del proyecto INTEGRATE, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende transformar este panorama. Combinando la modelización mecánica con el aprendizaje automático, en INTEGRATE se elaborarán métodos computacionales modulables para analizar datos biomédicos a gran escala. Con herramientas como el procesamiento del lenguaje natural y el procesamiento de señales, el equipo del proyecto vinculará datos ómicos y fenotípicos derivados de pacientes. Este método promete perfeccionar los diseños de los ensayos clínicos, avanzar en la medicina de precisión y allanar el camino para crear gemelos digitales en la investigación del cáncer.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 854 546,00
Dirección
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Alemania

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Región
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 854 546,00

Beneficiarios (1)

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