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Effective Multidrug Cocktails for Cancer

Cancer is a global epidemic that affects all ages and socio-economic groups. In turn, tremendous resources are being invested in prevention, diagnosis, and treatment of cancer. For instance, over 1,000 anticancer drugs are current... ver más

30/04/2018

WEIZMANN

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-04-30

ERC-PoC-2015: ERC Proof of Concept Grant Scope:Objectives

I+D

Próximamente

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

WEIZMANN

150.00K€ | Lider

SOCIEDAD IBERICA DE CONSTRUC...

648.92K€ | Participante

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Duración del proyecto: 18 meses Fecha Inicio: 2016-10-18
Fecha Fin: 2018-04-30

Líder del proyecto

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 150K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Cancer is a global epidemic that affects all ages and socio-economic groups. In turn, tremendous resources are being invested in prevention, diagnosis, and treatment of cancer. For instance, over 1,000 anticancer drugs are currently in various phases of development and pre-approval testing, more than the number for heart disease, stroke, and mental illness combined. Finding multi-drug combinations for cancer is an increasingly pressing therapeutic challenge. However, screening all possible drug combinations is an impossible task because the number of experiments grows exponentially with the number of different drugs and doses. Therefore, highly effective combinations of already approved drugs may likely exist that have never been tested before at the appropriate doses, due the astronomical number of wet lab tests required to find these combinations. Motivated by this challenge, we have developed a novel method for computing the effects of high order combinations of drugs on cancer cells and predicting the best drug for a given tumor based only on a very small number of experiments. In turn, the goals of our PoC project are to further validate the potential of our formula by means of numerous rigorous tests and to establish the business potential of our idea. If successful, this PoC project will pave the way to the development and adoption of highly personalized drug cocktails that are designed based only on a limited number of measurements performed on patient-derived tumor material.

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