Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

DeepMechanism

Financiado

Cerrado

Unravelling Signalling Heterogeneity using DEEP Learning and MECHANIstic Modelli...

Unravelling Signalling Heterogeneity using DEEP Learning and MECHANIstic Modelling Signalling enables cells to respond to external cues, but the inherent heterogeneity of individual cell responses,essential for multicellular organization, complicates disease treatment. Heterogeneity arises from drivers atsystem... ver más

30/09/2029

The Francis Crick...

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

THE FRANCIS CRICK INSTITUTE LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-01

ERC-2024-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100%

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.

Participantes

The Francis Crick Institute

Lider

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Duración del proyecto: 59 meses Fecha Inicio: 2024-10-01
Fecha Fin: 2029-09-30

Líder del proyecto

THE FRANCIS CRICK INSTITUTE LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Signalling enables cells to respond to external cues, but the inherent heterogeneity of individual cell responses,essential for multicellular organization, complicates disease treatment. Heterogeneity arises from drivers atsystem and molecular scales, intertwined through feedback loops, making quantitative understanding andprediction challenging. I will address this by pioneering transformative computational methods that predictphospho-signalling responses by integrating deep learning with mechanistic modelling to integratesystems and molecular scales.By using unbiased pattern recognition of deep learning models, I will learn cell states and simplephosphorylation rate laws. These will be combined with mechanistic models, integrating biologicalknowledge, to build simple and interpretable models that predict signalling responses from baseline omicsprofiles across distinct time-resolved and perturbational conditions. I will apply these methods to investigatedrivers of heterogeneity in receptor tyrosine kinase (RTK) and rat sarcoma (RAS) signalling, in response togrowth factors and targeted inhibitors in cancer cell lines. I will validate the approach by reprogrammingpatient-derived organoids using model-proposed inhibitor combinations.The proposed research will advance our fundamental understanding of signalling regulation and co-regulationwith cellular states. Given the vital role of RTK and RAS signalling in human health, it also holds the potentialfor translational impact. More broadly, the proposed computational methods are versatile and could be appliedto a broad range of biological and non-biological systems.

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores