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Vascular Inflammation early discoverieS through Transformative computational Approaches

Description du projet

Décrypter l’inflammation vasculaire grâce à l’intelligence intégrative

L’inflammation vasculaire est un facteur majeur des maladies cardiovasculaires, notamment de l’athérosclérose, qui n’est souvent diagnostiquée et traitée qu’à un stade avancé. Pour pouvoir intervenir plus tôt, il faut mieux comprendre comment l’inflammation résulte des interactions entre des processus mécaniques, biologiques et chimiques à différentes échelles. Le projet VISTA, financé par le CER, cherche à développer un cadre de calcul intégrant des modèles basés sur la physique à des réseaux de connaissances pilotés par l’IA. En associant la biomécanique, la mécanobiologie et les processus systémiques influençant la santé vasculaire, il permettra de créer des modèles virtuels de patients reproduisant les mécanismes dynamiques à l’origine de l’inflammation vasculaire dès ses tout premiers stades. Au-delà de l’amélioration du diagnostic et des traitements personnalisés, VISTA entend concevoir un cadre d’intelligence intégrative pour l’étude des systèmes multifactoriels, dans lequel la complexité découlant de l’interaction entre les données, les échelles et les mécanismes est prise en compte et structurée.

Objectif

Vascular inflammation (VI) drives most cardiovascular diseases, the leading cause of global mortality and disability, with atherosclerosis as a key manifestation. Current clinical strategies focus on advanced stages of atherosclerosis, where interventions yield limited benefits. VISTA aims to transform this paradigm by pioneering computational tools for early diagnosis and treatment, bridging the gap between preclinical research and clinical translation. VISTA integrates computational mechanics, chemo-mechano-biology, and machine learning to tackle the challenges of multifactorial diseases. By introducing groundbreaking in silico tools, it seeks to reshape our understanding of VI, advancing preventive and personalized cardiovascular medicine.

Key challenges in VI include: (1) Current approaches struggle to synthetise the wealth of evidence on the interplay between biomechanics, biology, and systemic processes. (2) Translating causal insights into clinical applications requires linking evidence to precise mechanisms. (3) Clinical approaches and preclinical research remain rooted in traditional theories, lacking support from in silico tools that fail to incorporate real-world perspectives.

VISTA tackles these challenges through three objectives: (1) Developing a graph-informed modelling approach to create virtual patient models by synthesizing evidence-based networks of multiscale interactions. (2) Uncovering mechanistic pathways of VI by creating workflows that combine physics-based models, surrogate modelling, and generative AI. (3) Demonstrating the credibility of in silico methods in clinics and biomedical research.

This roadmap will deliver an innovative framework for the early discovery of multifactorial VI mechanisms, uniquely integrating tissue biomechanics, systemic physiopathology, and cell biology. It will advance patient-specific modelling and enable in silico clinical trials, opening pathways for early interventions and transformative therapies.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA
Contribution nette de l'UE
€ 1 997 500,00
Coût total
€ 1 997 500,00

Bénéficiaires (1)