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Cross-omics integration to identify modulators for improving vaccine efficacy

Projektbeschreibung

Variationen bei der Antwort auf Grippeimpfungen vorhersagen

Bei Grippeimpfungen gibt es bei den Geimpften große Unterschiede in der Wirksamkeit. Doch über die Ätiologie, die diesem Phänomen zugrunde liegt, ist nach wie vor kaum etwas bekannt. Ziel des EU-finanzierten Projektes ModVaccine ist es deshalb, Erkenntnisse über die genetischen, wirtsbezogenen und umweltbedingten Determinanten der Impfantwort zu gewinnen. Die Forschenden werden in diesem Rahmen geimpfte Personen untersuchen und Omik-Datensätze in Immunphänotypen integrieren. Die Informationen zu den so identifizierten Zelltypen, Moleküle und Signalwege, die an Impfstoff-induzierten Immunantworten beteiligt sind, werden in mathematische Modelle einfließen, mit denen sich die individuellen Variationen der Impfantwort vorhersagen lassen. Das Prognosemodell von ModVaccine bietet das Potenzial, die künftige Entwicklung von Grippeimpfstoffen zu verbessern.

Ziel

Influenza is a significant public health threat and vaccines are crucial for preventing infections at population-level. The efficacy of vaccination per individual, however, is highly variable. The causes for this broad variability in vaccine response between individuals remain poorly understood. In this proposal, I hypothesize that genetic variants and their downstream pathways underlie the heterogeneity in vaccine response between individuals. This ERC project aims to for the first time, systematically investigate the interactions between genetic, non-genetic host and environmental factors, and the response to vaccination in order to build reliable models for predicting vaccine efficacy. The outcomes of this research will pinpoint key deterministic factors and identify modulators that can be used to improve vaccination strategies. This project is based on the expertise that my research group has built up for identifying the downstream consequences of genetic variants, and for predictive modelling through integration of large cross-omics datasets. Given the rapid evolution of influenza virus, I will use seasonal trivalent inactivated influenza vaccines as prototype responses within two cohorts of 500 individuals from the Netherlands and 200 individuals from Germany. I will systematically generate, analyse, and integrate the cross-omics data (six layers of information from genome, epigenome, transcriptome, proteome, metabolome, and microbiome) with immune phenotypes (e.g. antibody titers, an important indicator of protection) using novel computational methods. This research will reveal the previously unknown cell-types, molecules, and pathways involved in vaccine-induced immune response and provide mathematical models for predicting individual variation in immune response, a crucial first step towards personalized prevention. The key molecules I identify will provide leads for pharmacological modulators for improving vaccine efficacy.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

ERC-STG - Starting Grant

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR INFEKTIONSFORSCHUNG GMBH
Netto-EU-Beitrag
€ 1 499 871,00
Adresse
INHOFFENSTRASSE 7
38124 Braunschweig
Deutschland
Region
Niedersachsen Braunschweig Braunschweig, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 1 499 871,00

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