Projektbeschreibung
Neue Mittel gegen chronische Schmerzen
Unter chronischen Schmerzen versteht man Schmerzen, die über lange Zeit anhalten, selbst nachdem die Verletzung verheilt ist. Mehr als 20 % der Bevölkerung sind davon betroffen. Der Alltag dieser Menschen wird durch den Schmerz eingeschränkt. Chronische Schmerzen werden mit einer Kombination mehrerer Schmerzmittel behandelt, die der behandelnde Arzt, gestützt auf seine eigene Erfahrung, verschreibt. In vielen Fällen ist dies nicht wirksam und kann sogar gesundheitsschädliche Folgen nach sich ziehen. Das EU-finanzierte Projekt QSPainRelief wird eine Plattform entwickeln, mit der die Behandlung verbessert und chronische Schmerzen durch eine wirksame Kombination von Arzneimitteln gelindert werden sollen. Die Plattform nutzt einen Mechanismus der quantitativen Systempharmakologie, die sich auf mathematische Modellierung (In-silico-Modellierung) stützt. Damit können Ärztinnen und Ärzte durch die intelligente Kombination von Arzneimitteln für jeden Patienten eine wirksame, persönlich angepasste Behandlung ermitteln und erproben.
Ziel
Chronic pain is a complex disease suffered by about 20% of Europeans. Up to 60% of these patients do not experience adequate pain relief from currently available analgesic combinational therapies and/or suffer confounding adverse effects. Of the many conceivable combinations only a few have been studied in formal clinical trials. Thus, physicians have to rely on clinical experience when treating chronic pain patients. The vision of the QSPainRelief consortium is that alternative novel drug combinations with improved analgesic and reduced adverse effects can be identified and assessed by mechanism-based Quantitative Systems Pharmacology in silico modelling. This is far cheaper and less time-consuming than clinical trials. We will develop an in silico QSPainRelief platform which integrates recently developed 1) physiologically based pharmacokinetic model to quantitate and adequately predict drug pharmacokinetics in human CNS, 2) target-binding kinetic models; 3) cellular signalling models and 4) a proprietary neural circuit model to quantitate the drug effects on the activity of relevant brain neuronal networks, that also adequately predicts clinical outcome. This platform will include patient characteristics such as age, sex, disease status and genotypes, and will predict efficacy and tolerability of a wide range of analgesic and other centrally active drug combinations, and rank these. The best combinations will then be validated in a suitable animal model, in two clinical studies in healthy volunteers, as well as in real world clinical practice. Quantitative insights and confirmed effective combinational treatments will result in a game-changer by improving the management of pain in individuals and stratified sub-populations of chronic pain patients, and reduce the large burden on health-care providers greatly. It would also increase the understanding of chronic pain in general, and trigger the development of even better combination therapies in the future.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC1-2019-Two-Stage-RTD
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
2311 EZ Leiden
Niederlande