Objetivo
Despite remarkable progress in the management of cardiovascular disease (CVD), major unmet needs remain with regard to mortality, hospitalisations, quality of life (QoL), healthcare expenditures and productivity. Acute coronary syndrome (ACS), atrial fibrillation (AF) and heart failure (HF) are major and growing components of the global CVD burden. Optimal management of these conditions is complicated by their complex aetiology and heterogeneous prognoses. Poor definition at the molecular level and co/multi-morbidities form major challenges for the development and delivery of targeted treatments. This renders response to therapy unpredictable, with large inter-individual variation and, importantly, small or undetectable treatment effects in large trials of unselected patients.
Today’s treatment guidelines still reflect the scientific constraints of an earlier era where clinical markers to guide therapy are limited to conventional risk factors and end-organ damage, and where the main endpoint in clinical trials is patient death. Hence, drug development pipelines from early target validation through to late post-marketing work have proven to be slow, expensive and high-risk: the chance of eventual approval for a CVD drug candidate in Phase I trials is 7%, the lowest of any disease category (shared with oncology) 2. Moreover, tolerability of medication and adherence to treatment show wide variations. There is thus a need for better definition of these diseases, their markers and endpoints (including better segmentation of current heterogeneous patient groups acknowledging underlying mechanisms and comorbidities) and of their outcomes/prognoses (including functional capacity and quality of life [QoL]).
BigData@Heart’s ultimate goal is to develop a Big Data--driven translational research platform of unparalleled scale and phenotypic resolution in order to deliver clinically relevant disease phenotypes, scalable insights from real-world evidence and insights driving
Ámbito científico
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
Convocatoria de propuestas
H2020-JTI-IMI2-2015-07-two-stage
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RIA - Research and Innovation actionCoordinador
3584 CX Utrecht
Países Bajos
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Participantes (20)
10117 Berlin
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06903 Biot Sophia Antipolis
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1000 Bruxelles / Brussel
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CB2 1TN Cambridge
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02116 BOSTON
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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
DA18 4AL ERITH
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