See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Horisont 2020 programm" projekt MLTGI21028R
MLTGI21028R (964874) " E-tervise, biopankade ja riiklike registrite reaalsete suurandmete kasutamine integreerituna kliiniliste uuringute andmetega raskete psüühikahäirete tulemuste parandamiseks (1.06.2021−31.05.2025)", Lili Azin Milani, Tartu Ülikool, Loodus- ja täppisteaduste valdkond, genoomika instituut.
964874
MLTGI21028R
E-tervise, biopankade ja riiklike registrite reaalsete suurandmete kasutamine integreerituna kliiniliste uuringute andmetega raskete psüühikahäirete tulemuste parandamiseks
Using real-world big data from eHealth, biobanks and national registries, integrated with clinical trial data to improve outcome of severe mental disorders
Realment
1.06.2021
31.05.2025
Teadus- ja arendusprojekt
Horisont 2020 programm
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.3. GeneetikaB220 Geneetika, tsütogeneetika 1.5. Bioteadused (bioloogia, botaanika, bakterioloogia, mikrobioloogia, zooloogia, entomoloogia, geneetika, biokeemia, biofüüsika jt33,0
3. Terviseuuringud3.1. BiomeditsiinB726 Kliiniline bioloogia 3.1. Biomeditsiin (anatoomia, tsütoloogia, füsioloogia, geneetika, farmaatsia, farmakoloogia, kliiniline keemia, kliiniline mikrobioloogia, patoloogia)34,0
4. Loodusteadused ja tehnika4.16. Biotehnoloogia (loodusteadused ja tehnika)T490 Biotehnoloogia 2.3. Teised tehnika- ja inseneriteadused (keemiatehnika, lennundustehnika, mehaanika, metallurgia, materjaliteadus ning teised seotud erialad: puidutehnoloogia, geodeesia, tööstuskeemia, toiduainete tehnoloogia, süsteemianalüüs, metallurgia, mäendus, tekstiilitehnoloogia ja teised seotud teadused).33,0
AsutusRiikTüüp
Euroopa Komisjon
PerioodSumma
01.06.2021−31.05.2025444 000,00 EUR
444 000,00 EUR

Vaimsed häired on üks suurimatest koormustest Euroopa tervishoiusüsteemile, patsientide hulk on suur ja puuduvad tõhusad ravivõimalused. Paljudel ravimitel on tõsiseid kõrvaltoimeid ja rohkem kui kolmandik patsientidest ei reageeri ravile ootuspäraselt. Ravi optimeerimise aluseks on katse-eksituse põhimõte, mis kombineerituna erinevate ravimite koostoimetega ei anna soovitud tulemusi. Puuduvad uued ravimid koos uudsete terapeutiliste eesmärkidega samas kui olemasolevad on paljude inimeste jaoks ebatõhusad. Seetõttu oluline töötada välja uuenduslikud vahendid, et individualiseerida ravimist ning seega parandada kliinilisi tulemusi ja vähendada kulusid. REALMENT projekti peamine eesmärk on optimeerida vaimsete häirete ravi praegustel ravivalikutel põhineva uudse täppismeditsiini strateegiate loomise kaudu. Selleks kasutatakse nii andmeanalüüsi kui ka randomiseeritud kliinilise uuringu vahenditega. Arendatakse ka tehisintellekti ja masinõppe prognoosimis-ja stratifitseerimisvahendeid ning püüakse luua täppispsühhiaatria algoritmid.
Mental disorders represent one of the largest burdens for the European Health Care system, due to large number of patients and a lack of efficient treatment options. Today, drug treatment of mental disorders is characterized by severe a dverse effects andsuboptimal response in more than a third of the patients. Optimizing treatment is based on a trial-and-error approach, which combined with frequent multi-morbidities, often leads to polypharmacy and poor outcome. Due to limited understanding of the disease mechanisms that underlie mental disorders, new drugs with novel therapeutic targets are lacking, and existing treatments are ineffective for many people. It is therefore urgent that cutting-edge research approaches are deployed to develop innovative tools to individualize treatments using available psychiatric medication, and thus improve clinical outcomes and reduce costs for health care systems. The main goal of the multidisciplinary REALMENT project is to optimize treatment of mental disorders through novel precision medicine strategies based on current pharmaceutical options. Big data from populations (Nordic registries), cohorts (European biobanks), and eHealth samples (medical records), including whole genome genotypes (n=1.8 million), will be analysed in an EU-wide sustainable infrastructure using artificial intelligence and machine learning to develop prediction and stratification tools (precision psychiatry). These algorithms will be validated in large RCT data (n=10k) and re-phenotyping projects, and implemented in a clinical management platform (4MENT) which will be made available to provide decision support to clinicians to optimize therapeutic effects
KirjeldusProtsent
Alusuuring50,0
Katse- ja arendustöö0,0
Rakendusuuring50,0
AsutusRollRiikTüüpKommentaar
CARDIFF UNIVERSITYpartnerSuurbritannia ja Põhja-Iiri Ühendkuningriik
CorTechs Labs, IncpartnerAmeerika Ühendriigid
DNV GL ASpartnerNorra Kuningriik
HELSINGIN YLIOPISTOpartnerSoome Vabariik
ISLENSK ERFDAGREINING EHFpartnerIslandi Vabariik
JANSSEN PHARMACEUTICA NVpartnerBelgia Kuningriik
KAROLINSKA INSTITUTETpartnerRootsi Kuningriik
REGION HOVEDSTADENpartnerTaani Kuningriik
SMERUD MEDICAL RESEARCH INTERNATIONAL ASpartnerNorra Kuningriik
STICHTING BURO ECNPpartnerMadalmaade Kuningriik
STICHTING VUpartnerMadalmaade Kuningriik
TARTU ULIKOOLpartnerEesti Vabariik
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BARI ALDO MOROpartnerItaalia Vabariik
Universitetet I OslokoordinaatorNorra Kuningriik
UNIVERSITETET I OSLOpartnerNorra Kuningriik