Modèles de Jumeau Humain Virtuel (VHT) pour la recherche sur le cancer

Résultat attendu :

Les propositions dans le cadre de ce sujet doivent viser à fournir des résultats qui sont directement adaptés et qui contribuent à tous les résultats attendus suivants :

• Des chercheurs de différentes disciplines utilisent des jumeaux virtuels humains (VHT) multiscalaires avancés pour étendre les connaissances et la compréhension de l'apparition et de la progression du cancer
• Les professionnels de la santé et les chercheurs ont accès à des solutions avancées basées sur les VHT qui modélisent l'apparition et la progression du cancer au fil du temps, contribuant ainsi à l'amélioration des traitements personnalisés
• Les chercheurs, les professionnels de la santé, les innovateurs et les citoyens ont accès aux VHT du cancer via UNCAN.eu et les plateformes avancées de jumeaux virtuels humains

Portée :

Les jumeaux virtuels humains (VHT) sont des représentations numériques et des modèles in-silico de la santé et de la maladie d'un individu à différents niveaux de l'anatomie humaine (par exemple, les cellules, les tissus, les organes ou les systèmes d'organes) pour la prévention, la prédiction, le dépistage, le diagnostic et le traitement d'une maladie, ainsi que pour la sélection et la personnalisation des options d'intervention^[1].

Le sujet proposé contribuera aux objectifs de l'EU Cancer Mission en améliorant la précision des VHT dynamiques et multiscalaires pour mieux comprendre l'apparition du cancer, prédire sa progression et développer des traitements personnalisés. Sont particulièrement concernés par ce sujet les cancers avec des options de traitement limitées ou des mécanismes biologiques peu clairs, les cancers réfractaires, les cancers rares, les cancers précoces, les types de cancer avec de faibles taux de survie à cinq ans, ou les cancers pédiatriques et adolescents^[2].

Les candidats doivent tirer parti des avancées technologiques des outils d'IA qui ouvrent de nouvelles opportunités pour collecter, combiner et analyser de grands ensembles de données de types divers, y compris les données multi-omiques des patients, les profils moléculaires tumoraux, les profils immunitaires, les images médicales et les données en vie réelle. Les différences d'âge, de sexe et de genre doivent être dûment prises en compte. Le cas échéant, les propositions doivent s'appuyer sur les approches, les normes et les référentiels de données actuels et utiliser des actifs de modélisation incluant, sans s'y limiter, ceux fournis par la future Advanced VHT Platform^[3], l'European Open Science Cloud^[4], l'European 1M+ Genomes^[5] et les initiatives European Cancer Imaging^[6].

Les candidats doivent aborder toutes les activités suivantes :

• Développer des VHT multiscalaires, innovants et dynamiques pour faire progresser les connaissances mécanistes et la compréhension de l'apparition et de la progression du cancer, et développer ou améliorer des traitements personnalisés innovants. Les VHT doivent intégrer des outils d'IA pour l'analyse de volumes importants de données multimodales FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), augmentant ainsi leur capacité prédictive et, le cas échéant, utiliser des solutions informatiques pour la visualisation des modèles via la réalité augmentée/réalité virtuelle.
• Mettre à jour et valider les VHT avec des données de patients FAIR, qu'elles soient nouvellement collectées ou existantes, de manière longitudinale, et générer des preuves que les modèles VHT peuvent fournir des observations cliniquement significatives pour améliorer le traitement du type de cancer étudié, en démontrant l'accessibilité et l'utilisabilité des VHT pour une adoption clinique. L'utilisation des données et des services fournis par les infrastructures de recherche ESFRI dans le domaine des sciences de la vie^[7] doit être envisagée le cas échéant.
• Enrichir et mettre à disposition des actifs de données et de modèles dans la plateforme de recherche UNCAN.eu et dans l'Advanced VHT Platform en suivant les principes de la science ouverte. Les nouveaux ensembles de données de patients collectés doivent être décrits avec des métadonnées dans le catalogue de données de l'UE de l'European Health Data Space.
• Une collaboration entre différentes disciplines scientifiques, y compris les professionnels de la santé et les patients, tout au long des étapes de développement des VHT est envisagée^[8].

Les propositions retenues seront invitées à rejoindre le cluster de projet 'Understanding' de l'EU Cancer Mission^[9]<…