MSCA programme in HE

Marie Skłodowska-Curie Actions

Las Acciones Marie Skłodowska-Curie financian la investigación y la innovación de excelencia y dotan a los investigadores en todas las etapas de su carrera de nuevos conocimientos y habilidades, mediante la movilidad transfronteriza y la exposición a diferentes sectores y disciplinas. Las MSCA ayudan a desarrollar la capacidad de Europa para la investigación y la innovación invirtiendo en las carreras a largo plazo de investigadores excelentes.

Las MSCA también financian el desarrollo de excelentes programas de formación doctoral y posdoctoral y proyectos de investigación colaborativos en todo el mundo. De este modo, logran un impacto estructurador en las instituciones de educación superior, los centros de investigación y las organizaciones no académicas.

Las MSCA promueven la excelencia y establecen estándares para la educación y la formación de investigadores de alta calidad en línea con la Carta Europea del Investigador y el Código de Conducta para la contratación de investigadores.

Hay 5 tipos de MSCA que apuntan a diferentes objetivos.

  • Redes de Doctorado (DN)
    Programas de apoyo para la formación de doctorandos en organizaciones académicas y no académicas.
  • Becas Postdoctorales (PF)
    Apoyo a las perspectivas profesionales y la excelencia de los investigadores postdoctorales.
  • Intercambios de personal (SE)
    Fomentar la colaboración entre organizaciones a través de intercambios de personal.
  • COFUND
    Cofinanciación de programas regionales, nacionales e internacionales.
  • MSCA y Citizens
    Acercar la investigación y los investigadores al público en general.

Más información sobre las Acciones Marie Skłodowska-Curie disponible aquí.

 

Proyectos MSCA Redes de Doctorado (DN)

CINEMA - Aprendizaje automático basado en química en procesos y productos de polimerización en emulsión

Programa específico: HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks
UPV/EHU: Coordinador
UPV/EHU IP: Nicholas Ballard

Inicio del proyecto: 01/01/2023
Fin del proyecto: 31/12/2026

Breve descripción: Los sistemas de aprendizaje automático (ML) continúan revolucionando muchos aspectos de la vida diaria, pero a pesar de su inmenso potencial aún no han tenido un impacto significativo en la ciencia de los polímeros. Un problema importante que está obstaculizando el uso más generalizado del aprendizaje automático en la ciencia de los polímeros, y en muchas otras ciencias físicas, radica en los desafíos para acumular datos suficientes para entrenar de manera eficiente los modelos de aprendizaje automático. Esto en sí mismo no es necesariamente un problema, y ​​es un problema que se encuentra con frecuencia en el campo del aprendizaje automático, pero solo se puede resolver con una comprensión profunda de la ciencia detrás del problema de interés. CINEMA tiene como objetivo proporcionar una plataforma de formación que permita a la próxima generación de científicos de polímeros llevar la ciencia de los polímeros al siglo XXI mediante la incorporación de los conocimientos fundamentales adquiridos a lo largo de muchos años de investigación en la formación de sistemas de aprendizaje automático. Este enfoque de aprendizaje automático basado en el conocimiento coloca las cuestiones científicas de CINEMA a la vanguardia del uso del aprendizaje automático en problemas científicos fundamentales y también proporciona la plataforma de formación perfecta para la próxima generación de científicos, para quienes el uso de la IA será una herramienta invaluable.

Proyectos Becas Postdoctorales (PF) MSCA

CRISPRGels: diseño racional de nanopartículas para una administración transmucosa eficaz de CRISPR en la fibrosis quística

Programa específico: HE-MSCA-PF-EF23/09


UPV/EHU: Beneficiario
IP UPV/EHU: Marcelo Calderón

Inicio del proyecto: 01/09/2024
Fin del proyecto: 28/02/2027

Breve descripción:

La fibrosis quística (FQ) es la enfermedad pulmonar genética más común (trastorno autosómico recesivo monogénico) en todo el mundo y actualmente no tiene cura. La aparición de potentes herramientas de edición genética como CRISPR-Cas (“clustered regularmente interspaced short palindromic repeats/associated protein 9”), ahora brinda la oportunidad de corregir las mutaciones causantes de la enfermedad que potencialmente pueden curar la FQ. El presente proyecto de investigación propone el desarrollo de nanogeles (NG) de núcleo-multicapa que produzcan una administración transmucosa eficiente de herramientas de edición genética basadas en CRISPR que puedan abordar los desafíos para el tratamiento de la FQ a nivel europeo. Este proyecto reúne a un investigador talentoso,

muy motivado y joven (Dr. Krishan Kumar) con experiencia en química de polímeros (temperaturas de transición de fase, comprensión de la estructura de los coloides, interacciones biomacromoleculares) y ciencia de las proteínas (estabilidad estructural, inmovilización, actividad enzimática); y un instituto innovador, POLYMAT, en el desarrollo de soluciones biomédicas para el tratamiento de enfermedades de fibrosis quística basadas en la liberación controlada mediada por nanogeles del complejo CRISPR/Cas9. CRISPRGels se centrará en hacer avanzar la carrera del joven investigador a través de las etapas de desarrollo y fabricación de sistemas de administración de genes no virales que faciliten los enfoques de edición genética curativa para el tratamiento de pacientes con fibrosis quística.

El supervisor anfitrión, el profesor Marcelo Calderón, es un investigador reconocido mundialmente que trabaja en el área de administración transmucosa utilizando nanogeles (NG). El comportamiento y las interacciones de los NG se investigarán sistemáticamente en esputo derivado de pacientes con fibrosis quística y modelos epiteliales bronquiales de fibrosis quística. Los NG más eficientes se validarán a escala preindustrial. La experiencia multidisciplinaria requerida para CRISPRGels se complementará con equipos de investigación altamente experimentados: Responsive Polymer Therapeutics Group (RPTG), Translational Organ Models Group (TOMG) y la empresa i+Med.

Proyectos MSCA COFUND