Integrating climate-related exposures into the human exposome and characterising its changes in response to climate change

Identifiant officiel : HORIZON-HLTH-2027-01-ENVHLTH-02
Hiérarchie officielle : Horizon Europe → Pilier II → Cluster 1 — Santé → Destination 2 — Living and working in a health-promoting environment → Call HORIZON-HLTH-2027-01 → Topic → fiche Capital OS.
Type d’action : Research and Innovation Action (RIA)
Budget total du topic : 45 M€ ; vérifier la contribution indicative par projet dans le tableau officiel actualisé.
Calendrier Funding & Tenders : ouverture 29 octobre 2026 ; clôture 17 février 2027 à 17 h (Bruxelles). Les tableaux PCN/pages topics consultés affichent encore les dates antérieures (10 février 2027 et 13 avril 2027). Source officielle du topic : https://www.horizon-europe.gouv.fr/integrating-climate-related-exposures-human-exposome-and-characterising-its-changes-response
Source des échéances actualisées : https://www.horizon-europe.gouv.fr/appels/sante

Calendrier vérifié dans Funding & Tenders / HaDEA : ouverture 29/10/2026, clôture 17/02/2027 à 17 h (Bruxelles) pour l’appel HORIZON-HLTH-2027-01. Le tableau récapitulatif PCN et certaines pages individuelles affichent encore les anciennes dates (10/02/2027 et 13/04/2027) ; pour la date de soumission, utiliser le portail Funding & Tenders. Sources : https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/opportunities/calls-for-proposals?isExactMatch=true&keywords=HORIZON-HLTH&order=DESC&pageNumber=1&pageSize=50&sortBy=relevance&status=31094501%2C31094502 ; https://hadea.ec.europa.eu/calls-proposals/development-novel-small-molecule-antiviral-therapeutics-pathogens-epidemic-potential_en.

1. Ce que le projet doit réellement démontrer

Le topic vise à comprendre comment le changement climatique modifie l’exposome humain — l’ensemble des expositions environnementales, sociales et comportementales auxquelles les personnes sont soumises — et comment ces modifications se traduisent en risques sanitaires, voire en bénéfices potentiels. Il faut relier des expositions caractérisées à des résultats de santé, plutôt que juxtaposer des données météorologiques et des statistiques médicales.

Les résultats attendus incluent une meilleure compréhension des interactions entre facteurs climatiques, environnementaux et socio-comportementaux ; la capacité de prévoir, identifier et surveiller les changements de l’exposome ; et l’amélioration de la génération, de l’intégration et de l’analyse des données, notamment par l’IA, le machine learning et les données du monde réel.

2. Architecture scientifique à prévoir

• Définir l’exposition et la population : préciser les pressions climatiques étudiées, les expositions associées (pollution, conditions de travail, environnement bâti, comportements, facteurs sociaux) et les populations ou territoires concernés.
• Relier expositions et santé : combiner, lorsque pertinent, mesures individuelles, données environnementales, données cliniques, données biologiques/omiques et cohortes longitudinales. Décrire les facteurs de confusion et la temporalité des expositions.
• Étudier les mécanismes : examiner les voies biologiques et les mécanismes par lesquels les expositions combinées influencent la santé ; ne pas limiter l’analyse à des associations statistiques.
• Construire des indicateurs et biomarqueurs : identifier des indicateurs de l’exposome et des biomarqueurs des risques ou bénéfices sanitaires, en expliquant leur validation et leur utilité.
• Intégrer les données : documenter les méthodes d’harmonisation, la comparabilité, les métadonnées, la gouvernance et l’accès sécurisé ; les données doivent soutenir la réutilisation et les principes FAIR.
• Prévoir des analyses avancées : utiliser IA/ML ou RWD lorsqu’ils apportent une valeur méthodologique réelle, avec validation externe, évaluation des biais et explicabilité adaptée à l’usage.
• Produire des résultats utiles aux décisions : préciser comment les résultats permettront de surveiller les risques émergents, de cibler la prévention ou d’éclairer les politiques publiques.

3. Consortium pertinent

Épidémiologie environnementale et climatique ; exposomique ; santé publique et clinique ; biologie/omique ; sciences des données et IA ; spécialistes des cohortes et données de santé ; météorologie et sciences de l’environnement ; sciences sociales lorsque les déterminants comportementaux ou sociaux sont centraux ; autorités ou utilisateurs publics capables de traduire les résultats en surveillance et prévention.

5. Éléments de preuve à préparer

1. Modèle conceptuel reliant pressions climatiques, expositions, mécanismes et résultats de santé.
2. Définition des cohortes, populations, expositions et variables de résultat.
3. Plan de collecte, d’intégration et de standardisation des données.
4. Stratégie de validation des biomarqueurs et indicateurs, si concernés.
5. Méthodes statistiques ou d’IA et plan de validation externe.
6. Gestion des biais, facteurs de confusion, incertitudes et données manquantes.
7. Plan FAIR, accès sécurisé et gouvernance des données.
8. Cas d’usage pour les autorités, praticiens ou décideurs publics.

8. Statut et sources

Topic prévu en 2027. Le budget total affiché est de 45 M€. L’avis de mise à jour PCN annonce le 17 février 2027, tandis que le tableau de l’appel et la page individuelle affichent le 13 avril 2027. Cette contradiction doit être résolue dans Funding & Tenders avant de présenter une date comme applicable.

• Page officielle du topic
• Page PCN des appels Santé — échéances actualisées
• Appel Cluster 1 Santé 2027/1