Grupy docelowe

Projekt jest skierowany przede wszystkim do środowiska naukowego, badawczo-rozwojowego i medycznego zajmującego się opracowywaniem nowych terapii przeciwnowotworowych, nanomedycyną, biotechnologią, inżynierią tkankową oraz medycyną personalizowaną.

Z rezultatów projektu skorzystać mogą:

• naukowcy i zespoły badawcze rozwijające nowe terapie przeciwnowotworowe,
• instytucje badawcze i partnerzy gospodarczy zainteresowani rozwojem leków z wartością dodaną,
• lekarze i zespoły kliniczne zajmujące się leczeniem raka piersi,
• pacjentki i pacjenci z hormonozależnymi nowotworami piersi, w szczególności nowotworami wykazującymi ekspresję HER2,
• sektor biotechnologiczny i farmaceutyczny, który może wykorzystać opracowane metody, modele i nanonośniki w dalszym rozwoju produktów terapeutycznych.

Rezultaty projektu są dostępne na równych zasadach, bez względu na płeć, wiek, pochodzenie, religię, orientację, status zdrowotny czy niepełnosprawność.

Cele szczegółowe projektu obejmują:
• identyfikację synergicznych kombinacji chemioterapeutyków i leków oddziałujących na receptory hormonalne,
• opracowanie biokoniugatów lekowych i nanonośników opartych na polimerach pochodzenia naturalnego,
• uzyskanie systemów celowanego dostarczania leków ukierunkowanych na HER2,
• ograniczenie skutków ubocznych terapii i omijanie mechanizmów oporności,
• opracowanie modelu organoidów do translacyjnego testowania aktywności nanoleków,
• stworzenie podstaw do dalszego rozwoju nowych terapii personalizowanych w raku piersi.

Efekty i rezultaty projektu

Efektem projektu będzie opracowanie kandydatów na nowe (nano)hormonochemioterapeutyki przeznaczone do terapii hormonozależnych nowotworów piersi wykazujących ekspresję HER2. Rezultatem będzie także opracowanie metody wytwarzania biokoniugatów lekowych oraz innowacyjnych nanonośników do terapii celowanej.
Planowane rezultaty obejmują:
• wielokierunkową, celowaną strategię terapii nowotworów piersi HR+HER2+, wykorzystującą AI, nanotechnologię i inżynierię tkankową,
• metodę wytwarzania biokoniugatów lekowych i nanonośników do terapii celowanej,
• narzędzie do wyboru kombinacji lekowych o wysokim profilu bezpieczeństwa, wykorzystujące metody AI,
• model organoidów do monitorowania aktywności biologicznej nanoleków i rozwoju medycyny personalizowanej,
• infrastrukturę laboratoryjną do prowadzenia innowacyjnych, interdyscyplinarnych badań biomedycznych.

Dodatkowym rezultatem będzie wsparcie rozwoju bardziej przewidywalnych modeli przedklinicznych, które mogą ograniczyć koszty i czas badań nad lekami oraz zmniejszyć ryzyko niepowodzenia translacyjnego.

Wartość projektu

Całkowita wartość projektu: 3 999 920,00 zł
Wydatki kwalifikowalne: 3 999 920,00 zł
Kwota dofinansowania: 3 999 920,00 zł

Wykonawcy:

Główny Wykonawca – dr Barbara Pucelik

Młody Doktor z wiedzą w dziedzinie chemii medycznej, biologii komórki i biotechnologii – dr Agata Barzowska-Gogola

Młody Doktor z wiedzą w dziedzinie chemii materiałowej i nanotechnologii – dr inż. Andrzej Baliś

Starszy Specjalista ds. badawczych – Chemia Medyczna i Obliczeniowa – dr Adam Sułek

Starszy Specjalista ds. badawczych – Nauki Farmaceutyczne – dr Jakub Jończyk

Starszy Specjalista ds. badawczych – Informatyka i Cheminformatyka – mgr. inż. Jakub Klimczak

Starszy Specjalista ds. badawczych – Nanotechnologia – mgr inż. Michał Łucki

Konsorcjum:

Zagraniczny partner naukowy: Uniwersytet w Saragossie oraz Harvard Medical School
Partner gospodarczy: SELVITA S.A.

 

Udział w konferencjach:

(1) A. Barzowska-Gogola, B. Pucelik; “Spersonalizowana terapia raka piersi z wykorzystaniem nanotechnologii i sztucznej inteligencji: nowa nadzieja dla polskich pacjentów onkologicznych”, Kongres „ZDROWIE POLAKÓW” 2024, 25-27 November 2024.

(2) A. Sułek, J. Klimczak, J. Jończyk, T. Kosciolek, T. Danel, B. Pucelik; “Challenges in Explainable Machine Learning for Drug Discovery”, MLSS: Machine Learning Summer Schoolon Drug and Materials Discoveryheld, Kraków, 01-06 July 2025.

(3) A. Sułek, J. Klimczak, J. Jończyk, T. Kosciolek, T. Danel, B. Pucelik; “Explainable Artificial Intelligence for Bioactivity Prediction: Unveiling the Challenges with Curated CDK2/4/6 Breast Cancer Dataset”, ICCS: The International Conference on Computational Science (ICCS), 25th edition, Singapore, 0709 July 2025.

(4) A. Barzowska-Gogola, A. Sułek, J. Jończyk, J. Klimczak, T. Danel, B. Pucelik; “Targeting Replication Stress Pathways in Hormone-Dependent HER2-Positive Breast Cancer”, 6th International Wroclaw Scientific Meetings Wroclaw, 02-04 October 2025.

(5) A. Barzowska-Gogola, M. Łucki, A. Baliś, A. Sułek, T. Danel, J. Jończyk, J. Klimczak, B. Pucelik, “From clinical evidence to redefining precision oncology: The HER2-low paradox and intelligent therapeutic design in breast cancer”, Computational Oncology and Personalized Medicine COPM2026 From Genome to Treatment: AI & Precision Medicine; Gliwice, 29.04.2026

(6) A. Barzowska-Gogola, A. Sułek, J. Jończyk, J. Klimczak, T. Danel, B. Pucelik, “Replication stress in hormone-dependent HER2-positive breast cancer: New perspectives for targeted treatment”; Computational Oncology and Personalized Medicine COPM2026 From Genome to Treatment: AI & Precision Medicine; Gliwice, 29.04.2026

(7) M. Łucki, A. Barzowska-Gogola, A. Baliś, B. Pucelik, “Drug delivery platforms for personalized therapy of hormone-dependent breast cancer”; Computational Oncology and Personalized Medicine COPM2026 From Genome to Treatment: AI & Precision Medicine; Gliwice, 29.04.2026

(8) A. Baliś , M. Łucki , A. Barzowska-Gogola , M. Tataruch , D.Lupa , B. Pucelik; „Engineering Host–Guest Interactions to Control Encapsulation Pathways in Polymeric Nanocarriers for Hormone-Dependent Breast Cancer”, 3rd International Conference on Advanced Materials for Bio-Related (AMBRA) Warsaw 17-21.05.2026