Description du projet
Plateforme analytique pour la hiérarchisation des anticorps monoclonaux et des vaccins contre la résistance antimicrobienne
La résistance aux antimicrobiens (RAM) représente une menace majeure pour la santé humaine et s’amplifie chez toutes les bactéries en raison de la sélection induite par les antibiotiques, du transfert par des éléments génétiques mobiles, du transport mondialisé et des déchets environnementaux. Afin de soutenir le développement d’anticorps monoclonaux et de vaccins pour lutter contre la RAM, le projet PrIMAVeRa, financé par l’UE/l’EFPIA, vise à développer une plateforme en ligne qui combine la modélisation mathématique avec un référentiel épidémiologique complet. Les mises à jour systématiques généreront des données qui pourraient permettre de sélectionner des modèles appropriés pour déterminer le fardeau de la RAM par pathogène, infection, population cible et évaluer l’effet des anticorps monoclonaux et des vaccins. Les différents aspects de la RAM seront examinés grâce à des modèles déterministes à temps continu et des modèles stochastiques à temps discret basés sur l’individu avec des modules multiples. L’analyse bayésienne sera utilisée pour l’évaluation économique.
Objectif
Antibiotic resistance (AMR), a major threat to human health, is increasing in all bacteria through antibiotic-induced selection, cross-species transfer of genetic mobile elements harbouring resistance genes, global transport and environmental waste. With an almost empty antibiotic pipeline, monoclonal antibodies (mAbs) and vaccines are increasingly recognized as important tools against AMR. Yet, available resources cannot finance all potential interventions, and choices need to be made according to costs of mAbs and vaccines, impact on the burden of AMR and prevention of its economic consequences. The PrIMAVeRa consortium will develop a web-based platform that combines advanced mathematical models with a comprehensive epidemiological repository. Systematic reviews will generate data to inform the model structure and parametrisation and select the most appropriate models for determining the AMR burden by pathogen, infection and target population. Deterministic continuous time models (ordinary differential equations [ODE]) and stochastic discrete time individual-based models with multiple modules will cover all relevant aspects of AMR, while Bayesian approaches will be used for cost-effectiveness analysis. The models will be calibrated in 8 EU countries based on the data coming from health information systems. The PrIMAVeRa consortium comprises a prominent collection of European research groups with expertise in AMR, vaccines, mAbs, mathematical and economical modelling. The proposal builds on established research collaborations and existing research infrastructures from EU- and IMI-funded research projects, such as EPI-Net (COMBACTE-MAGNET) and CLIN-Net and LAB-Net (COMBACTE-NET). The major deliverable will be an open access web-based user interface that will allow the wider scientific community to freely access and apply the models. This platform will also help healthcare authorities to make data-driven decisions on which vaccines and mAbs should be prioritised.
Champ scientifique
- natural sciencesbiological sciencesmicrobiologybacteriology
- natural sciencesmathematicspure mathematicsmathematical analysisdifferential equations
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugsvaccines
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug resistanceantibiotic resistance
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsmathematical model
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
69115 Heidelberg
Allemagne
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Participants (18)
3584 CX Utrecht
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1211 Geneve
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37129 Verona
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2800 Kongens Lyngby
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75724 Paris
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41071 Sevilla
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50161 KAUNAS
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LS2 7UE Leeds
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28029 Madrid
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Participation terminée
1230 Wien
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
38058 Grenoble
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Participation terminée
197101 Saint Petersburg
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OX1 2JD Oxford
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69115 Heidelberg
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
72074 Tuebingen
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1330 Rixensart
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CT13 9NJ Sandwich
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2333 CN Leiden
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