Opis projektu
Algorytm medycyny stratyfikacyjnej przewiduje odpowiedź na leczenie gruźlicy
Gruźlica jest chorobą zakaźną atakującą płuca. Nieleczona prowadzi do zgonu u 50 % chorych. Obecnie jedna czwarta światowej populacji jest zakażona bakterią gruźlicy, zaś regionem, w którym odnotowuje się najwięcej zakażeń lekoopornymi prątkami gruźlicy, jest Europa. Naukowcy chcą zastosować terapię przeciwzapalną ukierunkowaną na gospodarza w połączeniu z obecnie stosowanymi lekami dla uzyskania pozytywnych efektów: szybszego leczenia przy mniejszym ryzyku trwałego uszkodzenia płuc. Twórcy finansowanego ze środków UE projektu SMA-TB opracują podejście oparte na medycynie spersonalizowanej, obejmujące stratyfikację pacjentów i włączenie czynników związanych z patogenem i gospodarzem. Głównymi celami projektu SMA-TB jest ocena działania przeciwzapalnego aspiryny w połączeniu z terapią gruźlicy lekoopornej, identyfikacja i weryfikacja kliniczna biomarkerów gospodarza i patogenu oraz opracowanie algorytmu stratyfikacji pacjentów do celów przewidywania przebiegu choroby i odpowiedzi pacjenta na leczenie.
Cel
Tuberculosis (TB) is a chronic, life-threatening infectious disease which poses a tremendous challenge for physicians, researchers and Health Systems, which treatment is long, based only on the drug susceptibility of the responsible infective strain and very costly in drug-resistant cases (MDR-TB). The European Region still has the highest prevalence of MDR-TB in the world. Host-Directed Therapies (HDT) have been recently proposed to shorten treatment length and by to improve the patients’ outcomes while not increasing the risk of generating drug resistance.
As hyperinflammation is responsible of the lung damage associated to patients’ worse outcomes and sequelae, one of the approaches is to add an HDT with anti-inflammatory effect to the current drug regimen to cure the patients faster while having less permanent lung damage. Because TB has a wide range of clinical forms and severity stages, any therapeutic regimen needs to be studied in clinical trials (CT) as its benefit might differ among patients. No individualized personalized medicine is possible without stratifying the patients by integrating pathogen and host factors that will predict the course of the disease and the response to the intervention.
SMA-TB objectives are:
• To evaluate in a CT the potential impact of acetylsalicylic acid (ASA) and Ibuprofen (Ibu) (anti-inflammatoriesy HDT) as adjuncts to standard therapy for drug sensitive (DS-) and MDR-TB. This potentially will reduce tissue damage, decrease the length of the treatment and the risk of bad outcomes.
• To identify and clinically validate host and pathogen biomarkers for further selection according to their relevance in terms of their ability to predict TB course and outcomes and response to treatment thanks to data science protocol.
• To generate a medical algorithm to stratify patients using network-based mathematical modelling for predicting the course of the disease and its response to the intervention, to be applied during clinical management to improve and personalize TB.
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseases
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug resistance
- medical and health sciencesclinical medicinepneumologytuberculosis
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SC1-2019-Two-Stage-RTD
System finansowania
RIA - Research and Innovation actionKoordynator
08916 Badalona Barcelona
Hiszpania