EIC Pathfinder Zorlukları 2026 (HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01)

Ufuk Avrupa — Avrupa İnovasyon Konseyi (EIC) — HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01: 3 konu, en yakın son başvuru 28 Ekim 2026.

Önemli Bilgiler

• Program / Kurum: Ufuk Avrupa — Avrupa İnovasyon Konseyi (EIC) — Avrupa Komisyonu
• Özgün başlık: EIC Pathfinder Challenges 2026 (HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01)
• Kimler başvurabilir: Akademisyenler ve araştırmacılar
• Son başvuru tarihi: 28 Ekim 2026
• Başvuru adresi: ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/oppor…
• Resmi duyuru: ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/oppor…

Çağrı Metni (özgün dilinde)

Ufuk Avrupa — Avrupa İnovasyon Konseyi (EIC) kapsamındaki HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01 çağrısında başvuruya açık 3 konu bulunmaktadır. Başvurular AB Fon ve İhale Portalı üzerinden konu sayfasındaki "Start submission" ile yapılır.

Konu açıklamaları (Topic description)

HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01-01 — Minyatürleştirilmiş Enerji Toplama Sistemleri için İleri Düzey Malzemeler

Son başvuru: 28 Ekim 2026 · Eylem türü: HORIZON EIC Hibeleri · Konu bütçesi: 96.000.000 € · Beklenen proje sayısı: 8

Beklenen Etki:

Bu Yarışmanın başlıca etkileri şunlar olacaktır:

• Nokta-bakım teşhisi, akıllı sürdürülebilir şehirler gibi alanlardaki uygulamalar yoluyla Avrupa vatandaşlarının yaşam kalitesini artıracak yeni hizmetlere olanak tanıyan, enerji açısından özerk yeni nesil sistemler.
• RePowerEU^[1] ve Yeşil Anlaşma^[2]'nın hedefleri doğrultusunda enerji tüketimi ve üretiminde sürdürülebilirliği desteklemek ve
• Nesnelerin İnterneti (IoT) ve genel olarak enerji açısından özerk sistemlerin sürdürülebilirliğinin artırılması.

Beklenen Sonuç:

Bu çağrı kapsamında sunulan iddialı teklifler:

• minyatürleştirilmiş enerji toplama modülleri için yeni nesil ileri düzey malzemeleri belirlemek ve
• Ortaya çıkan enerji açısından özerk sistemler için TRL 4 seviyesine ulaşmak.

Portfolio Approach

Seçilen projelerin portföyü, çeşitli minyatürleştirilmiş enerji toplama modüllerine ve nihai entegre sistemlere uygulanacak çok sayıda ileri teknoloji malzemenin geliştirilmesine yol açmalıdır.

Bu hedefe ulaşmak için, portföydeki projelerin seçiminde aşağıdaki faktörler dikkate alınacaktır:

• Çevreden enerji elde etmek için kullanılan fenomenler (örn. güneş enerjisi, termoelektrik, piezoelektrik, nanotriboloji vb.)
• Önerilen ileri malzemelerin bileşimi ve
• Uygulama alanı (örn. tarım, otomotiv, sağlık izleme, giyilebilir teknolojiler, akıllı şehir yönetimi, enerji yönetimi, endüstriyel izleme vb.).

Seçilen projeler, aşağıdaki önceliklere odaklanan portföy faaliyetlerini yürütmek ve/veya bu faaliyetlere katılmakla görevlendirilecektir:

• Önerilen teknolojileri, yararlanılan olguları, kullanılan ileri malzemeleri ve yaklaşımları karşılaştırmak amacıyla yapılan karşılaştırmalı değerlendirme
• Bilimsel değerlendirmelerin ve incelenen çeşitli fiziksel/kimyasal fenomenlere ilişkin sonuçların paylaşılması; bu sayede alandaki bilginin ilerletilmesi ve potansiyel paradigma değişiklikleriyle birlikte yeni keşiflerin teşvik edilmesi
• Olası sorunları çözmek ve enerji açısından özerk, etkili operasyonel sistemlerin hayata geçirilmesine katkıda bulunmak amacıyla modüllerin entegrasyonu konusunda görüşlerin paylaşılması
• belirli kullanım senaryoları için birbirini tamamlayan farklı enerji toplama modülleriyle entegre bir yaklaşım geliştirmek ve elde edilen nihai enerji miktarını artırmak, ve
• Bu radikal yeniliklerin benimsenmesini hızlandırmak amacıyla, konu hakkında farkındalık yaratmak üzere şirketler, yatırımcılar ve genel kamuoyu gibi hedef kitlelere yönelik iletişim faaliyetleri yürütmek.

Objective:

Bu Yarışmaya başvuranlar, aşağıdaki hedeflerin tümünü ele almalıdır:

• Enerji hasadı için yenilikçi ileri malzemelerin belirlenmesi ve geliştirilmesi; yeni fiziksel/kimyasal fenomenlerden yararlanılması; uygulama yelpazesinde ve performansta köklü bir dönüşüm sağlanması ve aynı zamanda Kritik Hammaddelere (CRM) olan bağımlılığın azaltılması
• Gelişmiş malzemelerin, miniaturize güneş pilleri, termoelektrik jeneratörler (örn. TEG), nanotribolojik/piezoelektrik cihazlar ve elektromanyetik dalga toplama cihazları gibi (bunlarla sınırlı olmamak üzere) miniaturize enerji toplama modüllerinde uygulanması
• Minyatürleştirilmiş enerji toplama modüllerinin enerjisel olarak özerk sistemlere (örn. kablosuz entegre sensörler) entegrasyonu ve
• En son teknolojiye kıyasla elde edilen enerji açısından önemli verimlilik artışlarını göstermek amacıyla, laboratuvar ortamında (TRL 4) temsili bir kullanım senaryosunda enerji toplama modüllerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi.

Bu yeni malzemelerin belirlenmesi, tasarlanması, üretilmesi ve karakterize edilmesi sürecini hızlandırmak için yapay zeka gibi dijital araçlardan yararlanılması teşvik edilmektedir.

Tüm tekliflerde, potansiyel pazarlar ve yeniliklerin bu pazarlara olası etkileri de belirtilmelidir.

Kapsam:

Arka Plan ve Kapsam

IoT (Nesnelerin İnterneti) sistemlerinin ve bağlantılı nesnelerin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasındaki katlanarak artan artış (2025'e kadar ~100 milyar ve 2030'a kadar ~250 milyar^[3],[4]), sahada veri sağlamak için gerekli sensör ağlarının sayısını da artıracaktır; tahminlere göre bu sayı 2025 yılına kadar ~1 trilyon, 2040 yılına kadar ise ~10 trilyona ulaşacaktır

Böyle bir genişlemenin bir sonucu olarak, enerji tüketiminde orantılı bir artış yaşanmakta ve bu durum çevresel sürdürülebilirlik üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır: Araştırmalar, 2040 yılında IoT cihazlarının tüketeceği toplam elektrik miktarının, şu anki küresel toplam enerji tüketimine eşit olacağına işaret etmektedir. Ayrıca, genellikle pille çalışan sensör ağları, her gün 80 milyon pilin değiştirilmesini gerektirecek ve bu da daha geniş çapta çevre üzerinde zincirleme etkiler yaratacaktır.

Bu tür cihazların sayısındaki artışın etkisini hafifletmek için, enerji tüketimini azaltacak ve Kablosuz Sensör Ağları (WSN) gibi bağlı sensörlerin ve bu sensörleri entegre eden IoT sistemlerinin enerji özerkliğini artıracak çözümler gereklidir.

Bu nedenle bu Challenge, mevcut teknolojilere kıyasla önemli ölçüde geliştirilmiş performansa sahip, minyatürleştirilmiş entegre enerji toplama cihazları sunacak yeni nesil ileri düzey malzemelerin^[5] geliştirilmesine odaklanmaktadır; bu da son derece etkili, enerji açısından özerk cihaz ve sistemlerin ortaya çıkmasını sağlayacaktır.

Bu Çağrı, Avrupa Komisyonu’nun “Endüstriyel Liderlik için İleri Düzey Malzemeler^[6]” başlıklı Bildirisi’ndeki hedefleri desteklemektedir. Söz konusu Bildiri, sürdürülebilirlik, döngüsellik ve güvenlik konularını ele alırken, stratejik alanlarda AB’nin stratejik özerkliğini artırmak için ileri düzey malzemelerin geliştirilmesini hızlandırmanın acil bir ihtiyaç olduğunu ortaya koymuştur.

[1] https://commission.europa.eu/topics/energy/repowereu_en

[2] https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en

[3] https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-5584-8_3

[4] https://www.statista.com/statistics/471264/iot-number-of-connected-devices-worldwide/

[5] İleri malzemeler, belirli veya iyileştirilmiş işlevsel performans elde etmek amacıyla (i) yeni veya geliştirilmiş özelliklere ve/veya (ii) hedeflenmiş veya geliştirilmiş yapısal özelliklere sahip olacak şekilde rasyonel olarak tasarlanmış malzemeler olarak anlaşılmaktadır. Bu tanım, hem yeni ortaya çıkan imal edilmiş malzemeleri (yüksek teknolojili malzemeler) hem de geleneksel malzemelerden üretilen malzemeleri (düşük teknolojili malzemeler) kapsamaktadır. İleri düzey malzemelerle ilgili OECD çalışma tanımı https://one.oecd.org/document/ENV/CBC/MONO(2022)29/en/pdf

[6] https://research-and-innovation.ec.europa.eu/research-area/industrial-research-and-innovation/chemicals-and-advanced-materials/advanced-materials-industrial-leadership_en

HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01-03 — DeepRAP: Deep Reasoning, Abstraction & Planning towards trustworthy Cognitive AI Systems

Son başvuru: 28 Ekim 2026 · Eylem türü: HORIZON EIC Hibeleri · Konu bütçesi: 96.000.000 € · Beklenen proje sayısı: 8

Beklenen Etki:

Ortaya çıkacak portföy, yalnızca bilimsel gelişmelerin önünü açmakla kalmayacak, aynı zamanda sağlam, birbiriyle uyumlu ve uygulama odaklı bir topluluk oluşturarak Avrupa'yı güvenilir bilişsel yapay zeka alanında ön saflara taşıyacaktır. Ayrıca, güvenli ve insan merkezli bilişsel yapay zeka alanında Avrupa’nın gelecekteki liderliğinin temellerini atarak, kilit sektörlerdeki egemenliği ve rekabet gücünü destekleyecektir. Bu girişim, Yapay Zeka Yasası^[1]’nın hedeflerini ve Yapay Zeka’ya yönelik Avrupa yaklaşımını^[2] destekleyecektir.

Beklenen Sonuç:

Bu çağrı kapsamında sunulacak iddialı teklifler şunları sağlayacaktır:

• Çok modlu veri ve bilgiyi, belirsizliği işleyen ve sınırlı hesaplama kaynaklarıyla eğitilip devreye alınabilen modeller ve/veya mimariler
• Açıklanabilirlik, şeffaflık, adalet, risk değerlendirmesi, güvenlik ve temel haklar ile AB Yapay Zeka Yasası dahil olmak üzere etik ve yasal standartlara uygunluğu sağlayan, kanıtlanabilir güvenilirlik mekanizmaları ve
• Karmaşık gerçek dünya görevlerini (örn. bilimsel keşif, karar desteği, problem çözme) yerine getiren ve aynı zamanda büyük ölçekli simülasyonlar gerçekleştiren, bilişsel bir yapay zeka sistemine entegre edilmiş (TRL4 seviyesine ulaşan) geliştirilmiş yeteneklerin gösterilmesi.

Ayrıca, teklifler:

• Yapay zekada (AI) akıl yürütme ve güvenilirliğin değerlendirilmesi ve sertifikalandırılması için yeni yöntemler ve ölçütler ile hesaplama kaynaklarının kullanımı konusunda önerilerde bulunun.
• Şeffaflığı, tekrarlanabilirliği ve etkiyi en üst düzeye çıkarmak için tüm verilerin, modellerin ve sonuçların Bulunabilir, Erişilebilir, Birbiriyle Uyumlu ve Yeniden Kullanılabilir olmasını sağlayan FAIR ilkelerine uyun ve
• TEF’ler (Yapay Zeka Test ve Deney Tesisleri)^[3], eBrains^[4], Avrupa’da Yapay Zeka Bilimi Kaynağı (RAISE)^[5], Talep Üzerine Yapay Zeka Platformu (AIoD)^[6] ve Kuantum Amiral Gemisi^[7] gibi AB girişimleriyle sinerji oluşturmak.

Portfolio approach

DeepRAP Challenge kapsamında finanse edilecek proje portföyünün bileşimi, kapsamın genişliğini sağlamak ve projeler arasında sinerji yaratmak amacıyla aşağıdaki kategorileri kapsamlı bir şekilde içerecektir:

• Kategori 1 – Bilişsel İşlev Yeteneği: Seçilen portföyde muhakeme, soyutlama ve planlama becerileri yer almalıdır.
• Kategori 2 – Teknolojik Yaklaşım: Seçilen projelerin, nöro-sembolik yapay zeka, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve disiplinlerarası alanlardan esinlenen yeni çerçeveler dahil olmak üzere, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli teknolojik yaklaşımlar kullanması beklenmektedir ve
• Kategori 3 – Kullanım Örneği ve Uygulama Alanı: Seçilen projeler, endüstri, mobilite, sivil güvenlik, bilimsel keşif, sağlık, siber güvenlik, adalet ve insan-robot etkileşimi gibi çeşitli gerçek dünya alanlarını kapsayacaktır.

Seçilen projeler ayrıca, aşağıdaki önceliklere odaklanan portföy faaliyetlerini yürütmek ve/veya bu faaliyetlere katılmakla görevlendirilecektir:

• Birlikte çalışabilirlik: Projeler arasında sorunsuz bir uyum sağlamak için ortak standartlar ve protokoller oluşturulması
• Benchmark Geliştirme: Şeffaf değerlendirme için ortak görevler ve açık bir değerlendirme platformu içeren bir DeepRAP benchmark'ının birlikte oluşturulması
• Ortak Pilot Projeler: DeepRAP'ın yeteneklerini sergilemek amacıyla karmaşık gerçek dünya sorunlarını ele alan ortak pilot gösterimlerin gerçekleştirilmesi
• Çoklu Ajan Entegrasyonu: Mümkün olduğu durumlarda, proje çıktılarını modüler, çoklu ajan yapay zeka sistemlerinde birleştirerek, birden fazla ajan arasındaki yapılandırılmış etkileşimler yoluyla kolektif akıl yürütme ve planlama yeteneğini sergilemek
• Başvuru Hazırlama: Etkili kullanım örneklerinin tanımlanması ve paydaşların sürece dahil edilmesi yoluyla yenilikçi bilişsel yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve benimsenmesine rehberlik edilmesi, ve
• Etik ve Toplumsal Uyum: Temel haklar, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve bilişsel yapay zeka sistemlerinin adaleti dahil olmak üzere etik, hukuki ve toplumsal hususların proaktif bir şekilde ele alınması.

Objective:

Bu Yarışma kapsamında sunulan yenilikçi fikirler, mevcut tekniklerin (örn. nöro-sembolik yapay zeka) birleşimlerini içeren yeni yaklaşımları veya mevcut, geleneksel, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme paradigmalarının ötesine geçen tamamen yeni çerçevelerin oluşturulmasını araştırmalıdır. Bu fikirler, sinirbilim, biyoloji, fizik, felsefe ve daha birçok farklı alandaki gelişmelerden ilham alabilir.

Teklifler, aşağıdaki bilişsel yeteneklerden bir veya daha fazlasını ele almalıdır:

1. Derin Akıl Yürütme: Karmaşık, yapılandırılmamış ortamlarda nedensel çıkarım, mantıksal akıl yürütme ve bağlam farkındalıklı veya sağduyulu karar vermeyi desteklemek için istatistiksel örüntü eşleştirmenin ötesine geçmek. Bu, tamamen veriye dayalı korelasyonlardan, örüntülerin neden ortaya çıktığını anlayabilen, altta yatan nedenleri belirleyebilen ve hem tümdengelim hem de tümevarım süreçleri yoluyla geçerli sonuçlara varabilen yapay zeka sistemlerine geçişi gerektirir. Bu yetenekleri geliştirmek için, sinir ağlarının öğrenme gücünü sembolik akıl yürütmenin yapılandırılmış çıkarımlarıyla birleştiren nöro-sembolik yaklaşımlar özellikle teşvik edilmektedir. Bağlamsal ve sağduyuya dayalı bilginin entegre edilmesi, yapay zekanın bilgileri daha bütünsel bir şekilde yorumlamasına, kararları dinamik olarak uyarlamasına ve belirsizlik ile muğlaklıklarla başa çıkmasına olanak tanır. Derin akıl yürütme sistemleri, çok sayıda bilgi kaynağını uzlaştırabilmeli, çıktıları için şeffaf ve açıklanabilir gerekçeler sunabilmeli ve insan değerleri ile beklentileriyle uyumlu olmalıdır; böylece zorlu gerçek dünya senaryolarında güvenilir ve hesap verebilir bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır.

1. Derin Soyutlama: Yapay zeka sistemlerinin, çeşitli uygulama alanlarına aktarılabilen üst düzey kavramlar, benzetmeler ve temsiller oluşturarak, işleyerek ve geliştirerek sınırlı verilerden elde edilen içgörülerden genelleme yapabilmesini sağlamak. Bu, soyutlamayı desteklemek, sağduyu anlayışını geliştirmek ve anlamsal ve bağlamsal farkındalığı entegre etmek için iç dünya modellerinin geliştirilmesini içerir. Sembolik akıl yürütme, analojik eşleme ve temsil öğrenimini birleştiren yaklaşımlar, yapay zekanın karmaşık ortamlardaki anlam, niyet ve ilişkileri yorumlamasını sağladıkları için özellikle teşvik edilmektedir. Derin soyutlamadaki ilerlemeler, dinamik, veri kıtlığı olan veya hızla gelişen ortamlarda bilişsel esneklik, sağlam aktarım öğrenimi ve uyarlanabilir akıl yürütme elde etmek için hayati önem taşımaktadır.

1. Derin Planlama: Açık dünya, ajansal veya belirsiz gerçek zamanlı ortamlarda çalışabilen sağlam, uyarlanabilir ve ölçeklenebilir planlama algoritmaları/modelleri geliştirmek. Bu, yapay zeka sistemlerinin dinamik ortamlarda karmaşık stratejileri özerk bir şekilde tasarlamasını, optimize etmesini ve ayarlamasını sağlamak için derin pekiştirme öğrenimi gibi gelişmiş derin öğrenme tekniklerinden ve planlama görevlerine özel olarak tasarlanmış mimarilerden yararlanmayı içerir. Belirsizliği ele almak, resmi garantiler sağlamak ve açıklanabilir, güvenilir karar vermeyi mümkün kılmak amacıyla, sinir ağlarını sembolik akıl yürütmeyle bütünleştiren nöro-sembolik yaklaşımlar özellikle teşvik edilmektedir. Sistemlerin dinamik bağlamlar içinde öngörülerde bulunabilmesini ve uyum sağlayabilmesini sağlayan, bilişsel zamanlama ve öngörüsel modellemeyi içeren uzun vadeli, esnek planlamaya önem verilmektedir. Yaklaşımlar, birden fazla zamansal düzeyde hiyerarşik planlamayı, etkili yedek stratejiler için acil durum planlamasını ve ortamlar değiştikçe planları dinamik olarak güncellemek üzere sürekli yeniden planlamayı araştırmalıdır. Bu gelişmeler, karmaşık ve öngörülemez senaryolarda dayanıklı, koordineli ve güvenilir yapay zeka planlamasının temelini oluşturacaktır.

Kapsam:

Yapay Zeka (AI) sistemleri, Generatif AI'nın kalıpları tanıma ve giderek büyüyen modeller ile ilgili veri kümelerine dayalı olarak bağlamsal olarak ilgili çıktılar üretme yeteneğinin de gösterdiği gibi, dikkate değer bir ilerleme kaydetmiştir. Ancak, son on yılda kaydedilen kayda değer ilerlemelere rağmen, insan beyninin yetenekleri ile makine zekası arasında hâlâ önemli bir uçurum bulunmaktadır; sağlam bir performans elde etmek ve kullanıcılar ile paydaşlarla etkili etkileşimler sağlamak için bu uçurumun aşılması gerekmektedir.

Mevcut üretken yapay zeka modelleri, son derece doğru sonuçlar üretebilir ve hatta bazı matematik problemlerini çözebilir; ancak bazı karmaşık akıl yürütme testlerinde zorlanabilir ve gerçek dünyayı anlamakta güçlük çekebilir. Bu modeller, kanıtlanabilir şekilde doğru çözümler mevcut olsa bile, mantık görevlerini ve uzun vadeli planlamayı güvenilir bir şekilde çözmede sıklıkla başarısız olurlar; bu da, hassasiyetin hayati önem taşıdığı kritik uygulamalarda etkinliklerini sınırlamaktadır.

İnsan beyninin, algılama, akıl yürütme ve hedefe yönelik planlamayı mümkün kılan çoklu soyutlama düzeylerinde bilgiyi işleme yeteneğinden esinlenerek, bu Yarışmanın amacı, sembolik (örn. kurallar, karar ağaçları, sembolik regresyon, vb.) ya da bağlantıcı, sinirsel (örn. derin öğrenme, büyük dil modelleri, pekiştirmeli öğrenme) olsun. Amaç, yapay zeka sistemlerinin Akıl Yürütme, Soyutlama ve Planlama (RAP) yeteneklerini önemli ölçüde geliştirmektir.

Bu, mevcut derin öğrenme modellerinin sınırlamalarını aşacaktır; bu modeller, güçlü yönlerine rağmen, soyutlama, bağlamsallaştırma, nedensellik, açıklanabilirlik ve anlaşılır akıl yürütme gibi kritik bilişsel işlevlerde sınırlı kalmaktadır — bu yetkinlikler, insan benzeri zekaya doğru ilerlemek için temel öneme sahiptir.

[1] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-launches-ai-innovation-package-support-artificial-intelligence-startups-and-smes

[2] https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_383 150 AI Act | Shaping Europe’s digital future (europa.eu)

[3] Dijital Avrupa Programı Kapsamında Sektörel Yapay Zeka Test ve Deney Tesisleri | Avrupa’nın dijital geleceğini şekillendirmek

[4] EBRAINS: Avrupa Beyin Araştırmaları Altyapısı - EBRAINS

[5]

[6] Ana Sayfa | AI-on-Demand

[7] Quantum Flagship'e Giriş | Quantum Flagship

HORIZON-EIC-2026-PATHFINDERCHALLENGES-01-02 — Sağlıklı Yaşlanma için Biyoteknoloji

Son başvuru: 28 Ekim 2026 · Eylem türü: HORIZON EIC Hibeleri · Konu bütçesi: 96.000.000 € · Beklenen proje sayısı: 8

Beklenen Etki:

Bu Challenge, yaşa bağlı birçok hastalığın temel nedenini hedef alan, klinik olarak doğrulanmış müdahalelerin geliştirilmesini ve yaygınlaştırılmasını hızlandırmayı amaçlamaktadır. Bu Challenge:

• Sağlıklı yaşlanma için biyoteknoloji temelli müdahaleler sunmak
• Moleküler fenotipleme temelli yaşlanma alanında kişiselleştirilmiş bakımın uygulanmasını hızlandırmak​
• Geliştiricileri, düzenleyicileri ve diğer karar vericileri bilgilendirmek amacıyla, yaşlanmayı bir hedef olarak ele alan düzenleyici süreçlere yönelik önerilerde bulunmak ve
• Vatandaşların uzun ömür konusunda bilgi düzeyini artırmak.

Beklenen Sonuç:

Bu çağrı kapsamında sunulan iddialı teklifler şunları sağlayacaktır:

• Yaşlanmanın belirgin özelliklerine dayalı olarak, omurgalı bir model sistemde yaşa bağlı bir hastalığın başlangıcını önleyen, geciktiren veya tersine çeviren biyoteknoloji temelli veya farmasötik müdahalelerin kavram kanıtı çalışmaları (TRL3 aşaması tamamlanmış), bu tür bir müdahalenin uygulanmasındaki pratik zorluklar da dikkate alınarak
• Yukarıdaki müdahalelerin geliştirilmesini veya benimsenmesini kolaylaştıracak araçlar; örneğin, biyobelirteç imzalarının kavram kanıtı doğrulaması veya uygun preklinik modeller gibi, ve
• Yaşlanmayla ilgili müdahalelerle bağlantılı ortak düzenleyici engelleri ve toplumsal zorlukları ele almaya yönelik yaklaşımlar ve bu sayede söz konusu müdahalelerin benimsenmesini kolaylaştırma.

Portfolio approach

Bu Çağrı kapsamında seçilen proje portföyü, portföy oluşumuna ilişkin aşağıdaki kılavuz ilkeler dikkate alınarak, müdahaleler, biyobelirteçler ve NAM’lar geliştiren projeleri kapsayacak şekilde oluşturulacaktır:

• Kapsam: En fazla 5 proje. Seçilen projelerin portföyü, yaşlanma ile ilgili çeşitli moleküler ve hücresel süreçleri ve yaşa bağlı farklı hastalıkları toplu olarak ele almalıdır.
• Biyobelirteçler: en fazla 3 proje. Projeler, farklı uygulama alanlarını (tanısal, öngörücü, prognostik biyobelirteçler) kapsayacak şekilde seçilecek olup, en az bir tanısal biyobelirtecin dahil edilmesine öncelik verilecektir.
• NAM’ler: En fazla 2 proje. Projeler, NAM’lerde yaşlanma durumunu değerlendirmek için çeşitli yaklaşımları, farklı doku veya hücre tiplerini ve farklı kullanım senaryolarını kapsayacak şekilde seçilecektir.

Seçilen konsorsiyumlar, karşılıklı öğrenme ve uzmanlık paylaşımından faydalanacaktır. Konsorsiyumlar, yaşlanma ile ilgili tüm müdahalelerin karşılaştığı aşağıdaki ortak zorlukları ele almak üzere işbirliği yapmaya teşvik edilecektir:

• Bilimsel: preklinik modeller; sağlıklı/sağlıksız yaşlanmanın biyobelirteçleri
• Pazara Gidiş Yolu: Uygun düzenleyici süreçlerin belirlenmesi ve
• Toplumsal: Önleyici/tedavi edici müdahalelerin kabulü ve rolü, uzun ömürlülük konusunda bilgilendirmenin geliştirilmesi ihtiyacı.

Objective:

Bu Yarışmaya başvuran adayların, aşağıdaki üç alandan birinde bir kavram kanıtı geliştirmeleri beklenmektedir:

1. Belirli bir yaşa bağlı hastalığın ortaya çıkışını önleyen, geciktiren veya tersine çeviren, biyoteknoloji veya ilaç temelli yenilikçi bir önleyici veya tedavi edici müdahale. Bu tür projeler aşağıdaki hedeflerin tümünü ele almalıdır:

• yaşlanmanın temel moleküler veya hücresel süreçlerini, örneğin yaşlanmanın belirgin özelliklerini hedef alan bir müdahale yöntemi geliştirmek
• müdahalenin yaşlanmayla ilgili başka bir belirgin özellik üzerindeki etkisini değerlendirerek, müdahalenin genelleştirilebilirliğini (hedef alınan birincil endikasyonun ötesinde, yaşlanmayla ilgili özelliklere daha geniş bir şekilde uygulanabilir olduğunu göstererek) değerlendirmek
• fizyolojik olarak yaşlanmış bir omurgalı hayvan yaşlanma modelinde müdahaleci bir çalışma yürüterek kavramın geçerliliğini kanıtlamak. Projelerin küçük ölçekli müdahaleci klinik çalışmaları içermesi de teşvik edilmektedir; ancak projeler, en azından müdahalenin klinik ortamda nasıl uygulanabilir bir şekilde test edilebileceğini öngörmelidir ve
• Etik ve toplumsal algı, ekonomik uygulanabilirlik ve yasal onayları dikkate alan bir yararlanma planı geliştirin. Planlanan uygulama için en ilgili olduğu düşünülen bu alanlardan en az ikisi daha derinlemesine değerlendirilmeli, projenin teknoloji geliştirme sürecine uygun şekilde yön vermeli ve portföy faaliyetlerine katkıda bulunmalıdır.

1. Aşağıdaki hususları dikkate alarak, yaşlanmaya bağlı müdahalelerin sorumlu bir şekilde uygulanmasını sağlamak üzere biyobelirteç^[1] temelli bir araç:

• Araç, önceden belirlenen potansiyel biyobelirteç adaylarına veya yaşlanma saatlerine dayalı olmalıdır. Her türlü biyobelirteç kabul edilir; örneğin dijital, moleküler veya fizyolojik biyobelirteçler (zayıflık ölçümleri gibi), biyobelirteç kombinasyonları ve çok modlu biyobelirteçler; ayrıca farklı uygulamalara yönelik biyobelirteçler (örn. öngörücü, tanısal). Biyobelirteç keşfi açıkça hariç tutulmuştur.
• Araç, yaşlanma sürecini kapsamlı bir şekilde ele alabilmek için uygun olduğu ölçüde çok sayıda moleküler, anatomik, fizyolojik, biyomekanik veya biyokimyasal özelliğin farklı ölçümlerini entegre etmelidir (yani, yalnızca tek bir parametreyi/yaşlanmanın tek bir belirleyicisini ölçmemelidir).
• Yukarıda seçilen biyobelirteç imzası, klinik özellikler ile yaşlanma mekanizmaları arasında net bir bağlantı kurulmasını sağlamalıdır.
• İmza, eyleme geçirilebilir ve kişiselleştirilmiş içgörüler sağlayabilmek için yaşlanma sürecindeki bireyler arası ve birey içi değişkenliğe karşı dayanıklı olmalıdır.
• Bu aracın kavram kanıtı sağlamak amacıyla ilk olarak geriye dönük bir çalışmada değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle başvuru sahipleri, uygun uzun ömürlü kohortlara erişim imkânına sahip olduklarını ikna edici bir şekilde göstermeli ve
• Biyobelirteçlerin seçimi ve aracın geliştirilmesinde, uygulamaya geçirilebilirlik öncelikli olmalı ve potansiyel kullanıcıların geri bildirimleri aktif olarak dikkate alınmalıdır.

1. Sağlıklı yaşlanma için gelecekte uygulanacak müdahalelerin geliştirilmesini sağlamak üzere mevcut en ileri tekniklerin ötesine geçen Yeni Bir Yaklaşım Metodolojisi (NAM)^[2]. NAM şunları sağlamalıdır:

• sistemin yaşlanma durumunu ve yaşlanmanın sistemik/bütüncül doğasını kapsamlı bir şekilde ele almalıdır (yani, yaşlanmanın sadece 1 moleküler veya hücresel yönünü ve sadece 1 doku türünü ele almamalıdır)
• ilgili bir yaşlanma hayvan modeli ile karşılaştırılabilmeli ve
• açıkça tanımlanmış bir kullanım senaryosu çerçevesinde test edilmelidir (örn. bir müdahalenin geliştirilmesi; düzenleyici bir ortamda preklinik model olarak). ​

Hassas beslenme, yeni yaşlanma saatlerinin geliştirilmesi ve sağlıklı yaşam uygulamaları bu Yarışmanın kapsamı dışındadır.

Tüm tekliflerin hazırlanmasında biyolojik cinsiyet ve cinsiyete özgü sağlık belirleyicileri^[3] dikkate alınmalı ve üreme yaşlanması da kapsam dahilinde tutulmalıdır.

Kapsam:

Yaşlanma, yani vücut ve zihin genelinde organizmanın homeostazının ve fizyolojik işlevlerin kademeli olarak azalması, yaşlanmaya bağlı birçok kronik hastalık için kritik bir ortak risk faktörüdür. AB’de de yaşlanan bir toplum söz konusudur – 2050 yılına kadar AB’de 85 yaş ve üstü kişilerin oranının iki katından fazla artması beklenmektedir; ancak uzayan yaşam beklentisi, şu anda 70,5 yıl olan sağlıklı yaşam süresiyle eşleşmemektedir. Bu durum, önemli sosyal, ekonomik ve sağlık hizmetleri sorunlarına yol açacak ve dolayısıyla sağlıklı uzun ömürlülüğü teşvik edecek müdahalelerin yanı sıra, bu müdahalelerin hayata geçirilmesini sağlayacak araçlara da ihtiyaç duyulacaktır.

Son on yıllarda temel araştırmalar, yaşlanmanın belirgin özelliklerini ve hücresel mekanizmalarını ortaya çıkarmış ve böylece hücresel bakım yolaklarını, kök hücre tükenmesini, hücresel yaşlanmayı veya metabolik zindeliği hedef alan biyoteknoloji veya ilaç temelli terapötik müdahaleler için bir temel oluşturmuştur. Bununla birlikte, bu bulguları klinik müdahalelere dönüştürme çabalarının başarı oranı düşük kalmıştır; bunun nedenlerinden biri de aşağıdakilerin zorluğudur:​

• Model sistemlerden yaklaşımların aktarılması
• Ne zaman müdahale edilmesi gerektiğini belirleme
• Titiz bir doğrulama süreci ve,
• Uygulamanın baştan sona ele alınması (yani bir müdahalenin hayata geçirilmesi).

Bu nedenle bu Challenge, on yıllardır süren yaşlanma araştırmalarını sağlıklı yaşlanma için somut biyofarmasötik çözümlere dönüştürmeyi amaçlamaktadır.

[1] Biyobelirteçler, moleküler, anatomik, fizyolojik veya biyokimyasal olabilen biyolojik özelliklerdir. Bu özellikler objektif olarak ölçülebilir ve değerlendirilebilir. Normal veya patojenik bir biyolojik sürecin göstergesi olarak işlev görürler. Terapötik bir müdahaleye verilen farmakolojik yanıtın değerlendirilmesini sağlarlar. Bir biyobelirteç, bir hastalık veya belirli bir sağlık durumuyla bağlantılı olan, vücutta belirli bir fiziksel özelliği veya biyolojik olarak üretilen ölçülebilir bir değişikliği gösterir. Bir biyobelirteç, belirli bir hastalığı mümkün olduğunca erken aşamada değerlendirmek veya tespit etmek (tanısal biyobelirteç), bir hastalığa yakalanma riskini (duyarlılık/risk biyobelirteci) veya bir hastalığın seyrini (prognostik biyobelirteç) değerlendirmek veya tespit etmek için kullanılabilir; ancak aynı zamanda potansiyel toksisite dahil olmak üzere belirli bir tedaviye verilen yanıtı da öngörebilir (prediktif biyobelirteç).

[2] Yeni yaklaşım metodolojileri (NAM'ler), yeni ilaçların klinik öncesi geliştirme aşamasında hayvan deneylerine potansiyel alternatifler sunmaktadır. Bunlar arasında insan organoidleri veya mikrofizyolojik sistemler (örn. organ-on-chip, disease-on-chip), in chemico yöntemleri, dijital ikizler, sanal hasta simülasyonları, yapay zeka destekli öngörü modelleri, mekanistik veya entegre in silico platformlar ve gelişmiş 3D insan doku modelleri yer alabilir.

[3] Cinsiyet: İnsanlarda erkek, kadın ve interseks; insan dışı hayvanlarda ise hermafrodit arasında ayrım yapan biyolojik özellikleri (genetik, hormonal, fizyolojik, anatomik özellikler dahil) ifade eder. Toplumsal cinsiyet: Birlikte “kadınsı” ve “erkeksi” davranışların ne olduğunu şekillendiren ve onaylayan, aynı zamanda toplumları ve kuruluşları yapılandıran sosyo-kültürel normları, kimlikleri ve ilişkileri ifade eder. Kaynak: AB Araştırma ve İnovasyonunda Toplumsal Cinsiyet (https://rea.ec.europa.eu/gender-eu-research-and-innovation_en)

Bilgiler resmî duyurudan derlenmiştir; başvuru öncesinde güncel koşulları resmî duyurudan kontrol ediniz.

Bu metin özgün İngilizce duyurudan otomatik olarak çevrilmiştir; bağlayıcı olan özgün metindir.