Opis projektu
Prognozowanie zróżnicowania odpowiedzi na szczepienie przeciw grypie
Skuteczność szczepienia przeciw grypie jest niezwykle zmienna, a przyczyny tego zjawiska pozostają słabo poznane. Celem finansowanego ze środków UE projektu ModVaccine jest zdobycie informacji na temat genetycznych, środowiskowych i związanych z gospodarzem uwarunkowań odpowiedzi na szczepienie. Naukowcy poddadzą badaniu zaszczepione osoby i połączą zestawy danych omicznych z odpornymi fenotypami. Rodzaje komórek, cząsteczki i szlaki zidentyfikowane jako powiązane z odpowiedzią immunologiczną indukowaną szczepieniem zostaną wprowadzone do modeli matematycznych umożliwiających przewidywanie indywidualnych różnic w odpowiedzi na szczepienie. Model predykcyjny ModVaccine może przyczynić się do udoskonalenia szczepionek przeciw grypie w przyszłości.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki biologicznemikrobiologiawirusologia
- medycyna i nauki o zdrowiunauki o zdrowiuchoroby zakaźnewirus RNAgrypa
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznafarmakologia i farmacjalekszczepionki
- nauki przyrodniczenauki biologicznegenetykagenom
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-STG - Starting GrantInstytucja przyjmująca
38124 Braunschweig
Niemcy