Projektbeschreibung
Ein Bluttest zur leichteren Wahl geeigneter Antidepressiva
Die Behandlung von schweren depressiven Störungen erfolgt bisher nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum, wobei die Betroffenen verschiedene Medikamente ausprobieren, die oft nicht die gewünschte Wirkung zeigen. Für Millionen von Menschen, die verzweifelt Abhilfe suchen, hat dies enorme sozioökonomische Folgen. Das vom Europäischen Innovationsrat finanzierte Projekt RxMine stellt eine neue Plattform vor, die es erleichtern soll, das bestgeeignete Antidepressivum für die jeweils behandelte Person zu finden. Dabei werden Blutproben der Betroffenen analysiert, um ihr individuelles Ansprechen auf diverse Medikamente vorherzusagen. Für diesen Prozess werden verschiedene Ansätze kombiniert. So wird ein „Mini-Gehirn“-Modell aus der Petrischale für das Hochdurchsatz-Screening zur Suche nach möglichen Arzneimitteln genutzt und maschinelles Lernen eingesetzt, um möglichst schnell und unkompliziert die jeweils wirksamste Option zu ermitteln.
Ziel
Major depressive disorder affects around 300M people globally and is the second leading cause of disability, with up to 14 years of life lost per patient and an annual burden of up to €170 billion to the EU. Despite numerous available drugs, 75% of patients do not receive adequate
treatment, 63% try multiple medications, and a third do not respond after two rounds of treatment. This trial-and-error approach is destructive to patients, time-consuming for physicians and expensive to health care systems. RxMine revolutionizes this process by combining innovative stem
cell technology, genetics, neurobiology, high-throughput screening and machine learning to test multiple antidepressants and screen drug effects using a patient-specific brain-in-a-dish model. RxMine identifies the optimal antidepressant for each patient and potentially reduces
hospitalizations by 89%, emergency-room visits by 71% and depression related healthcare costs by 40% with savings up to €6,000 per patient per year.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesneurobiology
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugs
- medical and health sciencesmedical biotechnologycells technologiesstem cells
- engineering and technologymedical engineeringmedical laboratory technologylaboratory samples analysis
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-EIC-2022-ACCELERATOR-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-EIC-ACC-BF - HORIZON EIC Accelerator Blended FinanceKoordinator
6744332 Tel Aviv
Israel
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).