Descripción del proyecto
Modelización mecanística virtual para predecir terapias personalizadas para los cánceres pediátricos
El proyecto financiado con fondos europeos iPC está desarrollando un método de medicina personalizada para niños con cáncer, centrado en la elevada incidencia y el alto riesgo de los tumores pediátricos. Este trabajo computacional combinará aprendizaje automático y basado en conocimientos con modelos mecanísticos para predecir los tratamientos normalizados y experimentales óptimos para cada niño. El método se basa en modelos virtuales de pacientes, cuyo análisis aportará información para diagnósticos personalizados y recomendará tratamientos. El consorcio está formado por expertos en investigación básica, traslacional y clínica, y ha establecido sólidas relaciones con prestigiosas organizaciones de pacientes y ensayos clínicos centrados en la medicina personalizada para los estudios de casos propuestos.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SC1-DTH-2018-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
9500 Villach
Austria
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Participantes (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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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
08003 Barcelona
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1000 Ljubljana
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
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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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
8006 Zurich
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69120 Heidelberg
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80539 MUNCHEN
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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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