跳到主要内容
挑战16

VIDR

推出了 第一阶段获得 第二阶段获得 完成

这项挑战的目的是开发一个虚拟平台,为基础研究模拟感染和宿主对病原体攻击的反应,并将促进传染病的新靶点开发。

为了应对这一挑战,约克大学由保罗·凯教授领导的团队开发了一种在网上探讨慢性内脏利什曼原虫感染宿主的计算模型的平台。该平台使用在网上模拟感染和宿主在单个动物中的反应的方法有:i)减少动物的使用,ii)模型在活的有机体内发病机制和保护,以及iii)模拟药物或疫苗的潜在影响,以加速开发传染病的治疗方法。

这个项目和它的影响是典型的案例研究2019破解IT评论。

10年的CRACK IT网络研讨会:非动物疾病研究和毒性测试的虚拟实验室

VIDR网络会议推特卡

2021年4月,我们举办了一个关于VIDR挑战和在网上为应对这一挑战而开发的平台,是我们的10年的CRACK IT庆典.会议由Jon Timmis教授(Simomics的联合创始人兼首席技术官)和Stewart Owen博士(阿斯利康)进行了演讲。网络研讨会的录音现已上载网上。

出版

Ashwin H.(2019)。实验性内脏利什曼病模型的组织和宿主物种特异性转录变化。威康开放研究.3:135。doi: 10.12688 / wellcomeopenres.14867.2。

在2018年CRACK IT挑战赛发布会上的演讲

LaunchEvent2018

Paul Kaye教授和Jon Timmis教授在2018年CRACK IT挑战发布会上介绍了VIDR挑战的结果。

产品推出

LeishSimVirtualLab

挑战完成

一个在网上探讨慢性内脏利什曼原虫感染宿主的计算模型的平台。虽然目前正在使用复杂的数学模型来模拟感染在整个人类群体中的传播和免疫反应,但不太常用模型来研究宿主内部感染和反应的动力学。该平台使用在网上模拟感染和宿主在单个动物中的反应的方法有:i)减少动物的使用,ii)模型在活的有机体内发病机制和保护,以及iii)模拟药物或疫苗的潜在影响,以加速开发传染病的治疗方法。

出版

蒂米斯J,奥尔登K,安德鲁斯P,.(2017)。建立定量系统药理学模型的信心:探索模型设计和开发的理论基础的工程师指南。药物计量学和系统药理学6(3): 156 - 167。doi: 10.1002 / psp4.12157

RCUK-CONFAP车间奖

资助英国-巴西免疫模型讲习班。

第二阶段获得

由约克大学Paul Kaye教授领导的团队获得了996,464英镑的奖金来完成这个项目:一个在利什曼病药物开发中尽量减少动物使用的多尺度模型。

第一阶段获得

两个第一阶段奖颁发给由下列人员领导的项目团队:

  • 汤姆·弗里曼教授,爱丁堡大学,84561英镑。
  • 约克大学教授保罗·凯伊,10万英镑。

发起了挑战

由NC3Rs发起的虚拟传染病研究(VIDR)挑战赛旨在为基础研究开发一个模拟感染和宿主对病原体攻击的反应的虚拟平台,并促进传染病的新靶点开发。

背景

控制传染病仍然是人类和兽医医学的一个关键优先事项。世界卫生组织(世卫组织)估计,呼吸道和腹泻感染、艾滋病毒、结核病、疟疾和麻疹造成了90%的人类死亡,在需求快速增长之际,大量动物病原体威胁着粮食安全。

许多不同的物种,从非脊椎动物到啮齿动物和非人灵长类动物,都被用于研究感染、宿主反应以及药物和疫苗的功效。通常情况下,动物被感染一种感染因子来测试治疗效果,导致不同严重程度的症状。一个可靠的在网上感染模型和宿主反应将导致减少动物的使用。理想情况下,这样的模型将为未来的模型提供基础,这些模型将有助于预测药物、疫苗和其他治疗的效果。

生物科学的一个重点是利用大型数据集的可用性来开发计算工具,以产生从单个实验中不明显的结果。传染病的"虚拟"数据包括与以下方面有关的各种信息:

  1. 病原和宿主基因的序列、转录、翻译、调控和功能。
  2. 宿主免疫反应。
  3. 通过基因修饰、药物或疫苗调节病原体和宿主功能对感染结局的影响。
  4. 病原体与宿主细胞或其产物的时空迁移、相互作用和活性。

挑战在于如何使用这些数据来开发可测试的预测,特别是当这些数据通常反映一个组织在特定时间间隔内的平均值,因此可能不能在更精细的空间和时间水平上完全反映事件时。新利体育网页版

虽然目前正在使用复杂的数学模型来模拟感染在整个人类群体中的传播和免疫反应,但不太常用模型来研究感染和反应在宿主内部的动态。这个挑战的重点是使用在网上在单个动物中模拟感染和宿主反应的方法。目标是雇佣在网上方法:

  1. 减少动物的使用。
  2. 模型在活的有机体内发病机理和保护。
  3. 模拟药物或疫苗在加速开发传染病治疗方法方面的潜在影响。

3 rs的好处

在新抗生素或疫苗的典型啮齿动物功效研究中,每个候选动物可能涉及约100只动物。动物在接种疫苗或用相关药物治疗后感染了病原体。通常使用未经处理的对照。在对照动物和疫苗或药物无效的动物中,由此产生的疾病会造成严重的痛苦。的使用在网上研究疾病生物学和预测疗效的方法将减少使用的动物数量。

第一阶段的赢家

项目团队由:

  • 汤姆·弗里曼教授,爱丁堡大学,84561英镑。
  • 约克大学教授保罗·凯伊,10万英镑。

第二阶段的赢家

项目团队负责人:

充满挑战的信息

PDF - 304kb
PDF - 134kb
PDF - 201.28 KB

利什曼病是一种由利什曼原虫引起的疾病,由沙蝇在热带和亚热带国家传播。全世界每年约有1200万慢性病例,约有200万新的临床病例。每年大约有4万人死于最严重的内脏利什曼病。目前只有少数几种药物可以治疗利什曼病,其中大多数会产生严重的副作用,耐药性是一个日益严重的问题。目前尚无可用于人体的疫苗。

为了应对VIDR挑战,并作为改善利什曼病患者治疗的全球努力的一部分,该团队开发了一个包含计算模型和实验数据的虚拟实验室,以发现如何更有效地使用现有药物,确定新的药物靶点,并开发或重新利用生物疗法。

LeishSim虚拟实验室是一个在网上探讨慢性内脏利什曼原虫感染宿主的计算模型的平台。虽然目前正在使用复杂的数学模型来模拟感染在整个人类群体中的传播和免疫反应,但不太常用模型来研究宿主内部感染和反应的动力学。

该平台模拟感染和宿主在单个动物中的反应:

  • 减少用于开发治疗方法的动物数量。
  • 模型在活的有机体内发病机理和保护。
  • 模拟药物或疫苗在加速开发传染病治疗方法方面的潜在影响。

LeishSim虚拟实验室为这种方法提供了一个用于其他疾病的框架,该团队目前正在开发其应用程序,用于结节病的药物开发。

VIDR图片
Simomics标志

利什曼虫虚拟实验室

模拟小鼠脾脏切片和宿主对利什曼原虫慢性感染的反应的虚拟实验室平台。该平台模拟单个动物的感染和宿主反应,以减少用于开发治疗的动物数量。

该平台允许用户探索模型结构、设计证据和一系列识别新药靶点潜力的敲除实验的结果,将模型、模拟、结果、分析、证据和论据结合到一个基于web的单一工具中。

利什曼虫虚拟实验室

特性

动画
动画数据可视化
硅敲除实验的结果可以在模型网络结构上可视化和动画化,突出显示模型的哪些方面在统计上发生了显著变化。
基于网络的表示
基于网络的表示
用户可以通过选择他们感兴趣的细胞和分子物种来探索基于网络的模型结构表示。
观点的证据
观点的证据
该模型由数百行代码构建而成。每一个都是可见的,能够支持证据附加到模型概念。然后,在虚拟实验室中可以看到证据。

Simomics还提供了一系列基于平台技术的产品,以应对VIDR挑战,并在一系列应用程序中交付3Rs影响。这些包括:

虚拟鱼生态毒理学实验室(VFETL)

这个基于云的虚拟实验室与阿斯利康和约克大学合作开发,提供了一个平台来探索遗留药物和新药的生态毒理学效应。集成了一套数学模型以减少不必要的需要在体外对新药进行鱼类试验,使科学家能够在环境影响评估中以成本有效的方式优先考虑遗留药物,每次避免试验节省数百条鱼,而不影响环境保护。

VFETL提供透明的数据分析和可视化,根据欧盟法规自动决策,以确定环境风险评估(ERA)要求,并以流程图和论证图的形式进行可审核的推理。VFETL能够根据风险筛选出约70%的传统原料药,使其不需要进行特定的ERA鱼类研究,从而节省成本并减少鱼类试验。

特性

数据分析和可视化:复杂的数据分析和可视化的生态毒理学数据和一套数学模型。

透明度:透明和可审计的计算,跟踪数据来源以显示每个数据点的来源和计算方式。

决策支持:支持基于嵌入式规则的复杂基于数据的决策,自动生成论证图,以一种对用户或监管机构透明的方式可视化和解释所采取的路径。

生态药品预警(EPV)风险可视化工具

生态药品警戒(EPV)风险可视化工具为内部或公众提供了环境中发现的原料药(api)和化学物质的测量环境浓度(mec)的相对风险透明度。
EPV显示来自世界各地物质的mec,并基于其预测无影响浓度(PNEC)可视化其相对环境风险。EPV根据MEC和PNEC显示哪些物质具有潜在风险,哪些物质不具有潜在风险,减少了对遗留药物不必要的环境风险评估和动物研究,并允许用户关注和优先考虑风险更高的物质。

EPV (Simomics)

特性

参与风险可视化:EPV将在世界各地的水样中发现的物质的MEC数据可视化,并将其相对环境风险显示在带有公司特定品牌的交互式地图和仪表盘上。

互动的物质信息:显示的物质、PNEC、风险和MEC信息可以嵌入到工具中,方便在网站上部署,可以根据物质、保护目标、环境隔间或位置进行过滤。

透明的数据来源:通过选择一个感兴趣的点,可以找到映射在地图上的每个MEC数据点的原始科学文献的引用信息。

制造废水风险建模及评估系统(MERMAS)

Simomics目前正在与约克大学合作开发一种新的软件工具,将于2021年发布,以支持对可能含有活性药物成分(api)和抗菌素的废水排放进行制药厂环境和抗菌素耐药性(AMR)风险评估。MERMAS指导用户更准确地预测来自药品生产的潜在环境、人类和抗菌素耐药性风险,在可能的情况下重用现有数据,包括动物研究数据,以获得3Rs效益。
MERMAS支持制药公司和供应商在其生产场所自信地执行和证明遵守安全限度。

MERMAS (Simomics)

特性

更精确的安全限值计算:指导用户如何有效地进行安全限值和PNEC计算,在可能的情况下重用现有研究数据,以获得3Rs效益。

前瞻性场景规划:捕捉公司特定的和/或区域政策限制,并允许用户在生产变更之前对单个或多个站点进行快速的“如果”场景规划,并进行场景比较和最佳实践指导,以减少环境风险。

报告和透明度:通过可审计和透明的集中报告,简化对工厂供应商的评估,以证明正在考虑并满足安全的环境和抗微生物耐药性限值。

你可以在上面找到更多关于这些产品的信息Simomics网站

Baidu
map