Description du projet
Une intervention personnalisée pour la psychiatrie
La psychiatrie est à la traîne dans de nombreux domaines médicaux qui utilisent des biomarqueurs pour aider au diagnostic et au traitement personnalisé (médecine de précision). Le projet MENTALPRECISION, financé par l’UE, mettra la médecine de précision à portée de la psychiatrie. Il développera un ensemble d’outils d’analyse raisonnée de prochaine génération pour stratifier les troubles mentaux. Il entend y parvenir en utilisant des biomarqueurs dérivés de l’imagerie cérébrale à l’échelle de la population et des mesures quantitatives du comportement réalisées à partir du phénotypage numérique par smartphone. Une plateforme universelle destinée à comprendre les mécanismes communs et distincts des troubles mentaux — au niveau de la personne — sera créée sur la base d’échantillons d’imagerie cérébrale de dizaines de milliers de personnes. Ils reposeront sur une nouvelle méthodologie de «tableau de croissance cérébrale».
Objectif
In many areas of medicine, biomarkers have revolutionised diagnosis and personalised treatment allocation (‘precision medicine’). Psychiatry lags behind: disorders are still diagnosed by symptoms and no biomarkers have been found. However, addressing this is a formidable task because of a lack of analysis tools to understand the complex disruptions of mental disorders at multiple levels –from neurobiology to behaviour– and to tackle their extreme heterogeneity at every level.
My vision is to provide a set of principled, next generation analysis tools to stratify mental disorders on the basis of biomarkers derived from population-scale neuroimaging and quantitative measures of behaviour from smartphone-based digital phenotyping.
I will build generative models to chart variation in brain organisation across massive neuroimaging samples from more than 40,000 individuals based on ‘brain growth charting’ methodology I have pioneered. This will provide a universal platform to understand shared and distinct mechanisms of mental disorders at the level of the individual, simulate clinical brain states and test putative interventions using synthetic data.
I will develop innovative machine learning tools to: (1) learn latent dynamics of digital phenotyping measures; (2) parse the dynamic interplay between brain systems and the behaviours they underpin; (3) integrate complementary information from distinct data modalities and (4) stratify mental disorders in a way that cuts across diagnostic classifications and accommodates different mechanisms converging on the same symptoms.
These innovations will have far-reaching impact; here, I will showcase them by predicting trajectories of resilience and risk in major depression and bipolar disorder which are a leading cause of worldwide disease burden. This will bring precision medicine within reach for psychiatry allowing early, personalized intervention, preventative treatments and a better understanding of disorder entities.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles sciences biologiques neurobiologie
- sciences médicales et de la santé médecine clinique psychiatrie
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-COG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
6525 GA NIJMEGEN
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.