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PHENOtyping targeted single-cell via integrated digital microfluidics and optoelectronic tweezerS

Description du projet

Suivre des cellules cancéreuses rebelles pour prédire la progression tumorale et la résistance

Les tumeurs ne sont pas des masses homogènes, mais des écosystèmes chaotiques composés de cellules très diverses. Certaines sous-populations cellulaires spécifiques d’une même tumeur peuvent souvent être à l’origine de la progression du cancer, provoquer des métastases et résister aux traitements. Leur identification est complexe car les outils de diagnostic traditionnels considèrent la tumeur dans son ensemble, et masquent ainsi le comportement cellulaire individuel. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PHENOS va combiner l’ingénierie, la biologie, la chimie et l’informatique pour isoler et analyser ces cellules cancéreuses individuelles. Les chercheurs se proposent de développer la première plateforme hybride qui combinera des canaux microfluidiques pour la manipulation des liquides, des pinces optoélectroniques pour la manipulation non invasive et des algorithmes d’analyse de données pour l’établissement de profils phénotypiques à haute résolution. En cas de succès, la plateforme pourra capturer et suivre des cellules individuelles avec une précision supérieure à 95 %.

Objectif

Cellular populations are rich in diversity, and understanding this heterogeneity at the single-cell level is crucial in oncology, where specific subpopulations can drive tumour progression, metastasis, and therapy resistance. PHENOS (“PHENOtyping targeted single-cell via integrated digital microfluidics and optoelectronic tweezerS”) addresses this challenge by introducing the first hybrid platform for targeted single-cell analysis and manipulation. The system combines digital microfluidics (DMF) for precise liquid handling, aptamer-mediated cell surface functionalization for molecular targeting, optoelectronic tweezers (OET) for non-invasive manipulation, and advanced data analysis algorithms for high-resolution phenotypic profiling.
The project is structured in four phases: (1) design and validation of DMF and OET devices, (2) integration into a hybrid opto-microfluidic platform, (3) targeted cell functionalization and longitudinal phenotyping through time-lapse imaging, and (4) development of machine learning and deep learning algorithms for classification and phenotypic stratification.
Through a comprehensive and synergistic training programme bridging engineering, biology, chemistry, and computational science, PHENOS will: (1) establish a dynamic, high-precision workflow for single-cell measurement and sorting, and (2) enhance OET sensitivity and specificity, achieving ≥95% classification accuracy, in independent experiments, with an expected 20% gain from aptamer targeting. By overcoming current limitations, PHENOS will establish a novel framework for decoding cellular heterogeneity in cancer with a decision-making process, guiding personalised treatments and improving patient outcomes, while providing me a unique multidisciplinary environment to build scientific independence and long-term leadership.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA
Contribution nette de l'UE
€ 317 923,08
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)