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New methodologies for automated modeling of the dynamic behavior of large biological networks

Projektbeschreibung

Automatisierte Modellierungsplattform für dynamisch veränderten biologischen Transport

Computergestützte „In-silico“-Modelle werden in zunehmendem Maße eingesetzt, um komplexe biologische Systeme zu verstehen und die medizinische Forschung zu beschleunigen. Gewöhnliche Differentialgleichungen bilden zwar ein Fundament, doch auch mit den besten gewöhnlichen Differentialgleichungen wird aufgrund des hohen Arbeitsaufwands bei der manuellen Erstellung lediglich den Transport im stationären Zustand modelliert. Dies schränkt den Einblick in komplexe, sich dynamisch verändernde Transportmechanismen ein. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts AUTOMATHIC besteht darin, hier Änderungen durch die Entwicklung eines automatisierten Rahmenwerks herbeizuführen, das mathematische Modellierung und maschinelles Lernen kombiniert, um die geeigneten Strukturen für gewöhnliche Differentialgleichungen zu ermitteln, ihre Parameter zu schätzen und die resultierenden Modelle effizient zu bewerten. Das Team von AUTOMATHIC konzentriert sich darauf, wie Nierenzellen Gift- und Wirkstoffe transportieren, und wird dieses Rahmenwerk nutzen, um Wege zur Minimierung der Wirkstofftoxizität für sicherere Therapien bei Patientinnen und Patienten mit chronischen Nierenerkrankungen zu finden.

Ziel

In silico models aim to capture and elucidate the complex and emergent interactions of biological systems, with the goal of expediting research and potential clinical translation. For example, ordinary differential equation (ODE) models of toxin and drug transport are being developed to bring safer therapies to chronic kidney disease patients. Despite recent progress, these cutting-edge ODEs only model transport in steady state and remain limited regarding the amount and complexity of dynamic transport mechanisms as it is often not clear which kinetic relation is most suitable. This limitation is due to the manual and labor-intensive approaches to construct the ODEs, which critically hinder their application in quantitative toxicity assessment in key industrial settings like drug development. In AUTOMATHIC, I will leverage and combine my expertise in mathematical modeling and machine learning to develop an integrated framework for automated ODE structure identification, parameter estimation and model evaluation, focusing on cell transport and signaling, which is the timely leap forward needed to create large dynamic models and transform the field. I will test and illustrate the capabilities of the developed framework by exploring the dynamics and regulation of proximal tubule (PT) toxin and drug transport. I will use the dynamic PT model to define novel therapeutic regimens that minimize toxin accumulation in combination with a state-of-the-art in vitro set-up to measure the essential time series data required for model calibration and validation. The anticipated outcomes of AUTOMATHIC are: 1) a next-generation, integrated framework for automated model structure identification and parameter estimation that will become the new standard for the creation and interrogation of large dynamic models of cell transport and signaling; 2) crucial knowledge about PT transport and metabolism; 3) a dynamic PT model to optimize nephrotoxicity protocols, drug dosing and screening.

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.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.

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-2024-STG

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

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
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.

€ 1 500 000,00
Adresse
MINDERBROEDERSBERG 4
6200 MD Maastricht
Niederlande

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Region
Zuid-Nederland Limburg (NL) Zuid-Limburg
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.

€ 1 500 000,00

Begünstigte (1)

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