Descrizione del progetto
Semplificare l’analisi del repertorio immunitario per la medicina personalizzata
La medicina personalizzata consiste nell’adattare i trattamenti e gli interventi medici alle caratteristiche uniche dei singoli pazienti. Nelle terapie basate sul sistema immunitario e nella progettazione di vaccini, ciò implica prendere in considerazione la diversità delle cellule T e B di ogni persona, nota come repertorio immunitario; ciononostante, l’identificazione dei cloni delle cellule immunitarie responsive è spesso dispendiosa in termini di costi e ad elevata intensità di lavoro. Il progetto RESPOND, finanziato dal CER, si prefigge di semplificare il processo di analisi dei cloni delle cellule immunitarie attraverso un approccio computazionale. Diversi algoritmi che tengono conto di varie caratteristiche dei cloni delle cellule immunitarie saranno integrati in uno strumento che permette di identificare i cloni in grado di rispondere a virus specifici.
Obiettivo
Personalized medicine promises to exploit the diversity of human immune repertoires to design targeted T cell and B cell--based vaccines and therapeutics. However, even for mass vaccine design, identifying responding clonotypes to new viruses is costly, labor intensive and time consuming.
RESPOND turns existing algorithmic solutions for identifying responding immune clonotypes into a user-friendly platform to aid drug and therapeutics discovery. RESPOND combines different algorithmic solutions and finds the best computational approach to fit the user’s needs. It is based on four methods developed during the ERC CoG STRUGGLE project: ALICE, NoiSET, fSTAR and HLA-Guessr. They are based on different properties of responding clonotypes, from sequence similarity to abundance and publicness. The idea of RESPOND is to integrate these features in a user-friendly tool that exploits the strengths of all methods to find the best answer to the practitioner’s query. RESPOND will return lists of candidates for responding clonotypes and a statistical analysis of their occurrence in databsses.
Collaborating with big pharma, start-ups, medical researchers and practitioners, RESPOND will develop computational solutions to reduce the costs of biotechnological discovery and significantly decrease the time to test new vaccines and treatments. Based on consulting and feedback we will aim to give the user what they need in an appealing interface. The tool will be of use for everyone involved in exploiting immune repertoires for treatment and prophylactics, from personalized medicine, mass vaccine design to agriculture. RESPOND will pursue commercialization and market solutions both within academia, the biotechnology and medical sectors.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
- scienze naturaliscienze biologichemicrobiologiavirologia
- scienze mediche e della salutemedicina di basefarmacologia e farmaciafarmacivaccini
- scienze agricoleagricoltura, silvicoltura e pescaagricoltura
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Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsIstituzione ospitante
75794 Paris
Francia