Laboratoria CDT-CARD Uniwersytetu Jagiellońskiego Collegium Medicum będą zaangażowane w opracowywanie innowacyjnej platformy do przedklinicznego przesiewu kandydatów na leki przeciwnowotworowe. Jest to już to kolejny wspólny projekt UJ CM i firmy Selvita, który znalazł się na liście wskazanych do finansowania w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki (FENG) w ramach konkursu „Ścieżka SMART”, organizowanego przez NCBR.

Projekt pt.  „Opracowanie technologii DRUG-PREDICT do przedklinicznej predykcji efektywności klinicznej związków biologicznie aktywnych w indykacji nowotworów jelita grubego i trzustki, opartej o translacyjne modele przedkliniczne in vitro i in vivo wspomagane narzędziem ML umożliwiającej identyfikację najlepszych innowacyjnych kandydatów na lek i optymalnych grup pacjentów”, realizowany wspólnie przez UJ CM i firmę Selvita S.A., ma na celu opracowanie innowacyjnej platformy do przesiewu kandydatów na leki przeciwnowotworowe. Głównym badaczem po stronie UJ CM jest prof. Marcin Magierowski z Ośrodka Biomedycyny i Nauk Interdyscyplinarnych Wydziału Lekarskiego.

W prace po stronie UJ CM – obok kierowanego przez prof. Magierowskiego zespołu Ośrodka Biomedycyny i Nauk Interdyscyplinarnych Wydziału Lekarskiego, kluczowo zaangażowani będą także dwa wyspecjalizowane laboratoria CDT-CARD:

• Laboratorium Glikomiki, kierowane przez dr. Pawła Link-Lenczowskiego,

• Laboratorium Proteomiki, kierowane przez dr. hab. Macieja Suskiego, prof. UJ,

a także dr Mateusz Wierdak (Klinika Chirurgii Ogólnej, Onkologicznej i Metabolicznej UJ CM i Szpital Uniwersytecki).

Laboratorium Glikomiki i Laboratorium Proteomiki CDT-CARD będą zaangażowane w szczegółową analizę ilościową proteomu w oraz zmian post-translacyjnych białek: glikozylacji i persulfidacji.w nowotworach trzustki i jelita grubego. Dane te zostaną zintegrowane z narzędziami sztucznej inteligencji do opracowania innowacyjnej platformy do przedklinicznego przesiewu kandydatów na leki przeciwnowotworowe.

Platforma DRUG-PREDICT będzie służyła do przedklinicznego przesiewu kandydatów na leki przeciwnowotworowe i oparta zostanie na panelu guzów nowotworowych o zróżnicowanym profilu molekularnym (rak trzustki i jelita grubego), tworząc tzw. „laboratoryjną kohortę pacjentów”. Połączenie uzyskanych danych z narzędziami sztucznej inteligencji pozwoli na:

• skuteczniejszą identyfikację innowacyjnych kandydatów na leki,

• przyspieszenie decyzji o rozpoczęciu badań klinicznych.

W efekcie projekt może realnie skrócić czas oczekiwania pacjentów onkologicznych na dostęp do nowatorskich form terapii.

Część projektu realizowana w UJ CM ma wartość 6,5 mln zł, a łączna wartość całego przedsięwzięcia przekracza 17 mln zł. 

Projekt zatytułowany „Opracowanie technologii DRUG-PREDICT do przedklinicznej predykcji efektywności klinicznej związków biologicznie aktywnych w indykacji nowotworów jelita grubego i trzustki, opartej o translacyjne modele przedkliniczne in vitro i in vivo wspomagane narzędziem ML umożliwiającej identyfikację najlepszych innowacyjnych kandydatów na lek i optymalnych grup pacjentów”. uzyskał finansowanie w ramach konkursu „Ścieżka SMART” (FENG.01.01-IP.01-003/24) organizowanego przez NCBR. To jeden z najbardziej prestiżowych i wysoce selektywnych programów wsparcia innowacji w Polsce. W ramach naboru złożono 400 wniosków, z których jedynie 114 zakwalifikowano do II etapu – wymagającej obrony projektu przed ekspertami – a tylko nieliczne projekty zostały dotychczas wybrane do finansowania.

#FunduszeUE #FunduszeEuropejskie #FENG