Modelli di Gemello Umano Virtuale (VHT) per la ricerca sul cancro

Risultati attesi:

Le proposte relative a questo tema dovrebbero mirare a fornire risultati diretti e su misura che contribuiscano a tutti i seguenti risultati attesi:

• Ricercatori di diverse discipline utilizzano avanzati Virtual Human Twins (VHTs) multiscala per espandere la conoscenza e la comprensione dell'insorgenza e della progressione del cancro
• Professionisti sanitari e ricercatori hanno accesso ad avanzate soluzioni basate su VHT che modellano l'insorgenza e la progressione del cancro nel tempo, contribuendo a migliorare i trattamenti personalizzati
• Ricercatori, professionisti sanitari, innovatori e cittadini hanno accesso ai VHT oncologici attraverso UNCAN.eu e le avanzate piattaforme Virtual Human Twin

Ambito:

I virtual human twins (VHTs) sono rappresentazioni digitali e modelli in-silico della salute e della malattia di un individuo a diversi livelli dell'anatomia umana (ad es. cellule, tessuti, organi o sistemi organici) per la prevenzione, la previsione, lo screening, la diagnosi e il trattamento di una malattia, nonché per la selezione e la personalizzazione delle opzioni di intervento.

Il tema proposto contribuirà agli obiettivi della EU Cancer Mission migliorando l'accuratezza dei VHT dinamici e multiscala per comprendere meglio l'insorgenza del cancro, prevederne la progressione e sviluppare trattamenti personalizzati. Di particolare interesse per questo tema sono i tumori con opzioni di trattamento limitate o meccanismi biologici poco chiari, i tumori refrattari, i tumori rari, i tumori a esordio precoce, i tipi di cancro con bassi tassi di sopravvivenza a cinque anni o i tumori pediatrici e adolescenziali.

I candidati dovrebbero approfittare dei progressi tecnologici negli strumenti di AI che aprono nuove opportunità per raccogliere, combinare e analizzare grandi set di dati di diversi tipi, inclusi dati multi-omici dei pazienti, profili molecolari tumorali, profili immunitari, immagini mediche e real world data. Le differenze di età, sesso e genere dovrebbero essere debitamente considerate. Quando pertinente, le proposte dovrebbero basarsi sugli approcci, standard e repository di dati attuali e utilizzare asset di modellazione inclusi, ma non limitati a, quelli forniti dalla futura Advanced VHT Platform, l'European Open Science Cloud, l'European 1M+ Genomes e le iniziative European Cancer Imaging.

I candidati dovrebbero affrontare tutte le seguenti attività:

• Sviluppare VHT multiscala innovativi e dinamici per far avanzare la conoscenza meccanicistica e la comprensione dell'insorgenza e della progressione del cancro e sviluppare o migliorare trattamenti personalizzati innovativi. I VHT dovrebbero integrare strumenti di AI per l'analisi di grandi volumi di dati multimodali FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), aumentandone la capacità predittiva e, quando appropriato, utilizzare soluzioni IT per la visualizzazione del modello tramite Realtà Aumentata/Realtà Virtuale.
• Aggiornare e validare i VHT con dati dei pazienti FAIR, nuovi o esistenti, raccolti longitudinalmente e generare prove che i modelli VHT possano fornire osservazioni clinicamente significative per migliorare il trattamento del tipo di cancro studiato, dimostrando l'accessibilità e l'usabilità dei VHT per l'adozione clinica. L'uso di dati e servizi forniti dalle infrastrutture di ricerca ESFRI nel dominio delle scienze della vita dovrebbe essere considerato quando appropriato.
• Arricchire e rendere disponibili asset di dati e modelli nella piattaforma di ricerca UNCAN.eu e nella Advanced VHT Platform seguendo i principi della open science. I nuovi set di dati dei pazienti raccolti devono essere descritti con record di metadati nel catalogo dei set di dati dell'UE dello European Health Data Space.
• È prevista la collaborazione tra diverse discipline scientifiche, inclusi professionisti sanitari e pazienti, in tutte le fasi dello sviluppo dei VHT.

Ai progetti selezionati sarà richiesto di unirsi al cluster di progetto 'Understanding' della EU Cancer Mission...