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CPP2022-009609

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Cáncer

El pronóstico del adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) no ha mejorado en 30 años por falta de tratamientos eficaces. Y los actuales dan una supervivencia general a 5 años menor a 10%. Los casos de PDAC aumentan y se espera que... ver más

01/01/2022

LILLY

190K€

Presupuesto del proyecto: 190K€

Líder del proyecto

LILLY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 8-9 | 342K€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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

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1 Participantes

LILLY

189.71K€ | Lider

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Líder del proyecto

LILLY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 8-9 | 342K€

Presupuesto del proyecto 190K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto El pronóstico del adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) no ha mejorado en 30 años por falta de tratamientos eficaces. Y los actuales dan una supervivencia general a 5 años menor a 10%. Los casos de PDAC aumentan y se espera que sean la 2ª causa principal de muerte por cáncer en países occidentales para 2030, superando a mama y colorrectal. Existe una necesidad urgente de desarrollar estrategias de diagnóstico temprano y medicina personalizada eficientes basadas en terapias dirigidas. El objetivo del consorcio es diseñar diferentes estrategias terapéuticas para este cáncer por la integración de enfoques multidisciplinarios basados en genética in vivo, análisis bioinformático y computacional y farmacología. El Grupo de Oncología Experimental (CNIO) dirigido por el profesor Barbacid es reconocido internacionalmente como un laboratorio líder en la comprensión de los impulsores moleculares del cáncer de páncreas mediante combinación de genética de ratón y recientemente, organoides tumorales derivados de humanos. El grupo Barcelona Supercomputing Center (BSC), liderado por el Dr. Alfonso Valencia es líder en la aplicación de métodos teóricos y computacionales para mejorar las opciones de diagnóstico y tratamiento personalizado de enfermedades humanas. El laboratorio de Pharmacology and Drug Testing (Lilly) cuenta con experiencia, know-how y capacidades para habilitar una plataforma de screening para ejecutar campañas de medio y alto rendimiento en sistemas celulares biológicos complejos.El flujo de trabajo integra conocimiento a largo plazo de PDAC en GEMM, establecimiento y caracterización genética de una gran colección de organoides tumorales humanos (CNIO) con potentes capacidades bioinformáticas y computacionales (BSC) y una plataforma de detección de fármacos de alto rendimiento (Lilly). Los resultados del grupo CNIO ilustraron que una fracción significativa de los tumores PDAC presentes en modelo de tumor de ratón genéticamente modificado que recapitula fielmente el PDAC humano sufrieron regresiones completas gracias a una estrategia terapéutica dirigida a EGFR/RAF1. Con análisis bioinformático del perfil transcripcional de estos tumores identificamos una firma molecular que distingue los tumores que responden a la terapia EGFR/RAF1 de los que no. Descubrimos un 3º objetivo, STAT3, cuya ablación en combinación con la eliminación de EFGR y RAF1 previene por completo la progresión de la mayoría de los tumores PDAC de ratón. Pero un pequeño % de tumores altamente metastásicos siguen siendo esquivos a esta estrategia. Estudiaremos si la firma molecular del ratón puede identificar organoides PDAC humanos que respondan a este régimen específico in vitro utilizando una colección de organoides tumorales humanos e in vivo con modelos de ratón PDOX. Anticipamos que los tumores humanos serán más heterogéneos que los ratones, nuestro objetivo es generar una colección grande y diversa de organoides de tumores humanos derivados de PDAC humanos frescos para encontrar estrategias terapéuticas alternativas. Estas muestras se perfilarán a nivel molecular y genético (CNIO) para evaluar la respuesta a fármacos en ensayos in vitro de medio y alto rendimiento (Lilly). Paralelamente, BSC aplicará redes multicapa avanzadas para la integración de datos biomédicos y métodos de aprendizaje automático (ML) a las firmas moleculares derivadas para generar datos de alta calidad para identificar firmas predictivas de relevancia clínica, para identificar pacientes que se beneficiarán de estrategias terapéuticas específicas. La posibilidad de seleccionar pacientes por firmas moleculares debe representar un avance significativo en la lucha contra el PDAC. El análisis bioinformático y computacional del BSC proporcionará hipótesis comprobables sobre posibles estrategias terapéuticas y mecanismos de resistencia. Prevemos que los enfoques de medicina personalizada que resulten de nuestros estudios puedan trasladarse a la clínica en un futuro no muy lejano. HOMEOSTASIS DE IONES\INESTABILIDAD GENOMICA\DAÑO CELULAR\ESTRES OXIDATIVO\MANGANESO

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