Projektbeschreibung
Virtuelle mechanistische Modellierung zur Vorhersage personalisierter Therapien bei pädiatrischen Krebserkrankungen
Das EU-finanzierte Projekt iPC entwickelt einen Ansatz der personalisierten Medizin für krebskranke Kinder, wobei der Schwerpunkt auf pädiatrischen Tumoren mit hoher Inzidenz und hohem Risiko liegt. Dabei werden wissensbasierte, maschinell lernende und mechanistische Modelle kombiniert, um die optimalen Standardtherapien sowie experimentelle Therapien für jedes Kind zu prognostizieren. Der Ansatz basiert auf virtuellen Modellen behandelter Personen, deren Analyse zu einer personalisierten Diagnostik und Behandlungsempfehlung führen wird. Das Konsortium setzt sich aus Fachkräften der Grundlagenforschung sowie der translationalen und klinischen Forschung zusammen und hat für die vorgeschlagenen Fallstudien enge Beziehungen zu renommierten Organisationen erkrankter Personen und zu klinischen Studien mit dem Schwerpunkt personalisierte Medizin aufgebaut.
Ziel
Effective personalized medicine for paediatric cancers must address a multitude of challenges, including domain-specific challenges. To overcome these challenges, we propose a comprehensive computational effort to combine knowledge-base, machine-learning, and mechanistic models to predict optimal standard and experimental therapies for each child. Our approach is based on virtual patient models–in-silico avatars whose analysis can inform personalized diagnostics and recommend treatments. Our platform will also allow care givers to query models and infer benefits and drawbacks for specific treatment combinations for each child. To construct these models, we will combine state-of-the-art computational methods and data from molecular assays, and clinical and preclinical studies. We will test their predictions prospectively on data from clinical trials and test therapies in pre-clinical settings. We will focus on a select panel of paediatric tumours including both high-incidence and high-risk tumour types. To accomplish our goals, we have assembled an interdisciplinary team consisting of basic, translational, and clinical researchers—all amongst the leaders in their respective fields—and established strong relationships with European Centres of Excellence, patient organizations, and clinical trials focus on personalized medicine for our proposed case studies. We will produce, assemble, standardize, and harmonize accessible high-quality multi-disciplinary data and leverage the potential of Big Data and HPC for the personalized treatments of European citizens. We will make our models and data available through a cloud-based platform, whose exploitation will be maximised through a collaboration with the European Open Science Cloud initiative. In summary, iPC will address the critical need for personalized medicine for children with cancer, contribute to the digitalization of clinical workflows, and enable the Digital Single Market of the EU data infrastructure.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational science
- medical and health sciencesclinical medicineoncology
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- medical and health sciencesclinical medicinepaediatrics
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC1-DTH-2018-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
9500 Villach
Österreich
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Beteiligte (22)
8803 Rueschlikon
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77030 Houston Tx
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75231 Paris
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64289 Darmstadt
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80138 Napoli
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9000 Gent
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08034 Barcelona
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
08003 Barcelona
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1000 Ljubljana
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
3584CS Utrecht
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80539 Munchen
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1081 HV Amsterdam
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69120 Heidelberg
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08916 Badalona Barcelona
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12489 Berlin
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
8006 Zurich
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69120 Heidelberg
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80539 Muenchen
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19104 Philadelphia
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00185 Roma
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2145 Westmead, New South Wales
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10117 Berlin
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