W prace po stronie UJ CM – obok kierowanego przez prof. Magierowskiego zespołu Ośrodka Biomedycyny i Nauk Interdyscyplinarnych Wydział Lekarski, kluczowo zaangażowani będą także:
- dr Mateusz Wierdak (Klinika Chirurgii Ogólnej, Onkologicznej i Metabolicznej UJ CM i Szpital Uniwersytecki),
- Laboratorium Glikomiki (Centrum Rozwoju Terapii Chorób Cywilizacyjnych i Związanych z Wiekiem (CDT-CARD) UJ CM), kierowane przez dr. Pawła Link-Lenczowskiego,
- Laboratorium Proteomiki (CDT-CARD UJ CM), kierowane przez dr. hab. Macieja Suskiego, prof. UJ.
– Punktem wyjściowym było zaproszenie mnie do współpracy, już dwa lata temu, przez dr. hab. Macieja Olszewskiego z firmy Selvita SA, z którym opracowaliśmy aspekt merytoryczny i koncepcję projektu. Bardzo istotne na etapie przygotowania wymagającego wniosku było profesjonalne zaangażowanie zespołu Selvita SA, a także wsparcie administracyjne UJ CM. Przed zespołami badawczymi teraz najtrudniejsza część – realizacja – podkreśla prof. Magierowski.
Celem projektu jest opracowanie innowacyjnej platformy do przedklinicznego przesiewu kandydatów na leki przeciwnowotworowe, opartej o panel klinicznie pozyskanych guzów o zróżnicowanym profilu molekularnym. Projekt ma charakter wysoce translacyjny – zakłada stworzenie swoistej „laboratoryjnej kohorty pacjentów” z nowotworami trzustki lub jelita grubego, odzwierciedlającej szerokie i spersonalizowane spektrum parametrów molekularnych.
Połączenie tych danych z narzędziami sztucznej inteligencji integrującymi informacje wielkoskalowe umożliwi szybszą i trafniejszą selekcję innowacyjnych kandydatów na leki, a także wcześniejsze rozpoczęcie badań klinicznych. W efekcie projekt może realnie skrócić czas oczekiwania pacjentów onkologicznych na dostęp do nowatorskich form terapii.
Dzięki tej nowej współpracy łączny budżet obecnie realizowanych przez Ośrodek Biomedycyny i Nauk Interdyscyplinarnych UJ CM projektów naukowych, wdrożeniowych oraz B+R przekroczy znacznie kwotę 16 mln PLN.
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
