Modelos de Gêmeos Humanos Virtuais (VHT) para Pesquisa de Câncer

Resultado Esperado:

As propostas sob este tópico devem visar a entrega de resultados que sejam direcionados e adaptados para e contribuam para todos os seguintes resultados esperados:

• Pesquisadores de diferentes disciplinas utilizam Gêmeos Humanos Virtuais (VHTs) multiescala avançados para expandir o conhecimento e a compreensão do início e da progressão do câncer
• Profissionais de saúde e pesquisadores têm acesso a soluções avançadas baseadas em VHT que modelam o início e a progressão do câncer ao longo do tempo, contribuindo para melhorar os tratamentos personalizados
• Pesquisadores, profissionais de saúde, inovadores e cidadãos têm acesso a VHTs de câncer através do UNCAN.eu e das plataformas avançadas de Gêmeos Humanos Virtuais

Escopo:

Os gêmeos humanos virtuais (VHTs) são representações digitais e modelos in-silico da saúde e doença de um indivíduo em diferentes níveis da anatomia humana (por exemplo, células, tecidos, órgãos ou sistemas de órgãos) para a prevenção, previsão, triagem, diagnóstico e tratamento de uma doença, bem como para a seleção e personalização de opções de intervenção.

O tópico proposto contribuirá para os objetivos da EU Cancer Mission ao melhorar a precisão dos VHTs dinâmicos e multiescala para entender melhor o início do câncer, prever a progressão e desenvolver tratamentos personalizados. São de particular interesse para este tópico os cânceres com opções de tratamento limitadas ou mecanismos biológicos obscuros, cânceres refratários, cânceres raros, cânceres de início precoce, tipos de câncer com baixas taxas de sobrevivência de cinco anos ou cânceres pediátricos e adolescentes.

Os candidatos devem aproveitar os avanços tecnológicos nas ferramentas de IA, que abrem novas oportunidades para coletar, combinar e analisar grandes conjuntos de dados de diversos tipos, incluindo dados multiômicos de pacientes, perfis moleculares de tumores, perfis imunológicos, imagens médicas e dados do mundo real. Diferenças de idade, sexo e gênero devem ser devidamente consideradas. Quando relevante, as propostas devem basear-se em abordagens, padrões e repositórios de dados atuais e utilizar ativos de modelagem, incluindo, mas não se limitando aos fornecidos pela futura Advanced VHT Platform, o European Open Science Cloud, o European 1M+ Genomes e as iniciativas European Cancer Imaging.

Os candidatos devem abordar todas as seguintes atividades:

• Desenvolver VHTs multiescala dinâmicos e inovadores para avançar no conhecimento mecanístico e na compreensão do início e progressão do câncer e desenvolver ou melhorar tratamentos personalizados inovadores. Os VHTs devem integrar ferramentas de IA para a análise de grandes volumes de dados multimodais FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), aumentando sua capacidade preditiva e, quando apropriado, utilizar soluções de TI para visualização de modelos via Realidade Aumentada/Realidade Virtual.
• Atualizar e validar VHTs com dados de pacientes FAIR novos ou existentes coletados longitudinalmente e gerar evidências de que os modelos VHT podem fornecer observações clinicamente significativas para melhorar o tratamento do tipo de câncer estudado, demonstrando a acessibilidade e usabilidade do VHT para adoção clínica. O uso de dados e serviços fornecidos pelas infraestruturas de pesquisa ESFRI no domínio das ciências da vida deve ser considerado quando apropriado.
• Enriquecer e disponibilizar dados e ativos de modelos na plataforma de pesquisa UNCAN.eu e na Advanced VHT Platform seguindo os princípios da ciência aberta. Novos conjuntos de dados de pacientes devem ser descritos com registros de metadados no catálogo de conjuntos de dados da UE do European Health Data Space.
• A colaboração entre diferentes disciplinas científicas, incluindo profissionais de saúde e pacientes em todas as fases do desenvolvimento dos VHTs, é prevista.

Propostas bem-sucedidas serão convidadas a participar do cluster de projeto 'Understanding' da EU Cancer Mission...