Mosaiques Diagnostics ist Mitglied/Teilnehmer einer Vielzahl angesehener Konsortien und Forschungsprojekte und hat sich während unserer Tätigkeit auf dem Gebiet der klinischen Proteomik eine geschätzte Position in mehreren renommierten wissenschaftlichen Netzwerken erarbeitet.
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ProSTRAT-AI
Das internationale Projekt ProSTRAT-AI wird vom EUREKA-Netzwerk finanziert und zielt darauf ab, die Intervention bei Patienten mit Prostatakrebs zu verbessern, indem die Patienten in diejenigen unterteilt werden, die weiterhin aktiv überwacht werden können und die eine sofortige Behandlung benötigen.
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UriCoV
Postakute Folgen einer SARS-CoV-2-Infektion (PASC), auch als Long COVID bezeichnet, sind die häufigsten, aber noch nicht gut charakterisierten Folgen von COVID-19. Sie haben enorme, unvorhersehbare Folgen für die persönliche Gesundheit und den sozioökonomischen Status der betroffenen Personen sowie für globale wirtschaftliche Probleme. UriCov ist ein multidisziplinäres, umfassendes Projekt mit dem Ziel, die molekularen Phänotypen einzelner Patienten, die zuvor mit SARS-CoV-2 infiziert waren, eingehend zu untersuchen und Patienten mit einem PASC-Risiko zu identifizieren. Dies wird durch multidisziplinäre Forschung auf der Grundlage von Omics- und klinischen Daten in einem bioinformatischen Rahmen erreicht, basierend auf der Hypothese, dass Endothelschäden ein Schlüsselereignis bei PASC sind. Die entwickelten molekularen Werkzeuge könnten eine Patientenstratifizierung ermöglichen, um eine personalisierte Behandlung zur Vorbeugung von PASC vor dem Auftreten von Symptomen einzuleiten und die PASC-Inzidenz zu verringern. UriCoV wird auch fehlendes grundlegendes Wissen über die molekulare Pathophysiologie von PASC liefern.
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Signal
Diabetes und die damit verbundenen Herz-Kreislauf- und Nierenkomplikationen zählen zu den größten Belastungen für Patienten und das öffentliche Gesundheitssystem. Es stehen mehrere verschiedene Medikamente zur Verfügung, die einen erheblichen Nutzen aufweisen, wobei der größte Nutzen erzielt wird, wenn sie so früh wie möglich verabreicht werden. Derzeit fehlt jedoch eine Anleitung, welches spezifische Medikament bei jedem Patienten angewendet werden soll. Die Partner dieses Konsortiums haben in mehreren klinischen Studien das Urin- und Plasmaproteom untersucht und mehrere Biomarker identifiziert, die voraussichtlich die Arzneimittelreaktion vorhersagen. Darüber hinaus hat das Konsortium Zugang zu großen Biobanken von Diabetespatienten, die sich verschiedenen Arten von pharmakologischen Interventionen unterziehen. Aufbauend auf diesen umfangreichen verfügbaren Ressourcen zielt SIGNAL darauf ab, prädiktive Biomarker zu bewerten und zu etablieren, die eine gezielte Behandlung von Diabetes im Hinblick auf die Vorbeugung chronischer Nieren- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen ermöglichen. Die Studie wird die klinische Umsetzung prädiktiver Biomarker vorantreiben und den Weg für eine personalisierte Behandlung von Diabetikern ebnen.
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