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Integrated Mechanistic Modelling and Analysis of Large-scale Biomedical Data

Descrizione del progetto

Trattamento del cancro con modellazione avanzata

Gli attuali trattamenti del cancro si basano sulla comprensione degli intricati processi di segnalazione all’interno delle cellule tumorali e delle loro interazioni con le cellule immunitarie. Tuttavia, i modelli esistenti si concentrano su percorsi limitati e utilizzano dati di linee cellulari che rappresentano male i tessuti tumorali reali. Ciò ostacola l’individuazione di bersagli farmacologici efficaci. In questo contesto, il progetto INTEGRATE, finanziato dal CER, mira a trasformare tale panorama. Combinando la modellazione meccanicistica con l’apprendimento automatico, INTEGRATE svilupperà metodi di calcolo scalabili per analizzare dati biomedici su larga scala. Utilizzando strumenti come l’elaborazione del linguaggio naturale e dei segnali, il progetto collegherà i dati omici e fenotipici derivati dai pazienti. Questo approccio promette di perfezionare i progetti degli studi clinici, di far progredire la medicina di precisione e di aprire la strada alla creazione di gemelli digitali nella ricerca sul cancro.

Obiettivo

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.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

RHEINISCHE FRIEDRICH-WILHELMS-UNIVERSITAT BONN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 854 546,00
Indirizzo
REGINA PACIS WEG 3
53113 BONN
Germania

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Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Bonn, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 854 546,00

Beneficiari (1)

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