Descrizione del progetto
Nuovo software per la progettazione di vaccini contro il cancro specifici del paziente
Gli scienziati presumono che l’immunoterapia personalizzata possa riuscire a curare il cancro, ma ciò comporta una vaccinazione personalizzata, un processo di laboratorio complicato, che richiede tempo e denaro per affrontare i casi specifici di mutazione. Per questo motivo, i ricercatori stanno sviluppando algoritmi per identificare i neoantigeni immunogenici tramite i dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS, Next Generation Sequencing) provenienti da campioni di tumore. Il progetto MEDIVAC, finanziato dall’UE, mira a sostenere questo processo applicando la struttura di apprendimento automatico di Oncolmmunity (OI). Esso offre l’opportunità di utilizzare diverse banche dati pubbliche e di altro tipo per aumentare significativamente le prestazioni del processo di identificazione per i neoantigeni pertinenti. Ciò porterà la scienza medica molto più vicino all’introduzione di una promettente vaccinazione personalizzata per la terapia del cancro.
Obiettivo
Cancer is arguably the most feared of all diseases, destroying lives regardless of the age of its victims. Immunotherapies are currently regarded as the most promising avenue to delivering the holy grail of medicine i.e. providing a cure for cancer. Despite their Nobel-winning status, personalisation of immunotherapies remains akey challenge to which no cost-effective solution currently exists. Current methods for identifying the immunogenic neoantigens required to design patient-specific cancer vaccines typically utilize next generation sequencing (NGS) analysis of DNA and RNA coupled with wet lab methods (e.g. spectroscopy). However, these approaches are time consuming to perform, expensive and not readily scalable–which currently prohibits the mass roll-out of personalised cancer vaccines.
Despite the fact that intensive research has been dedicated to developing prediction algorithms which can identify immunogenic neoantigens from NGS data from tumor samples, their accuracy has not yet reached a competitive performance compared to wet lab methods. To bridge this gap, OncoImmunity (OI) has developed a comprehensive machine learning framework, trained using public and proprietary datasets to optimise performance. Once fed with patient NGS data from healthy and tumor tissue, OI’s algorithms identifies the most clinically relevant neoantigen candidates, with an unmatched accuracy (4-fold increase of prediction accuracy), which can be subsequently engineering into personalised vaccine cancer constructs.
Considering the potential of personalised therapy within cancer immunotherapy, OI’s core technology meets all the requirements to become a key enabling technology, providing cost-effective, scalable and sensitive identification of clinically relevant targets for vaccine development. Thus, it has the potential to serve as a cornerstone to revolutionize the fight against cancer – while untapping an immense business opportunity to fuel our company’s growth.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze mediche e della salute medicina di base farmacologia e farmacia farmaci vaccini
- scienze mediche e della salute medicina clinica oncologia
- scienze naturali scienze biologiche genetica RNA
- scienze mediche e della salute medicina di base immunologia immunoterapia
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
-
H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
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H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
SME-2 - SME instrument phase 2
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
0379 Oslo
Norvegia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.