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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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PHYSICS INFORMED MACHINE LEARNING-BASED PREDICTION AND REVERSION OF IMPAIRED FASTING GLUCOSE MANAGEMENT

Descripción del proyecto

Prevención de la diabetes de tipo 2: tecnología ponible con aprendizaje automático fundamentado en la física

La alteración de la tolerancia a la glucosa, con o sin disglucemia en ayunas, es un síntoma de la prediabetes que se puede revertir sin el uso de medicamentos de venta con receta para prevenir la progresión a la diabetes de tipo 2 (DT2 o T2D, por sus siglas en inglés). A partir de los modelos matemáticos específicos por paciente creados en el marco del proyecto MISSION-T2D, financiado con fondos europeos, la pyme italiana Spindox Labs desarrollará una herramienta prototipo para la predicción al instante del riesgo de prediabetes a través del proyecto PRAESIIDIUM, financiado con fondos europeos. Los modelos simulan el metabolismo, la producción de hormonas pancreáticas, los metabolitos del microbioma, el proceso inflamatorio y la respuesta del sistema inmunitario. El novedoso algoritmo de predicción, basado en el aprendizaje automático fundamentado en la física y que combina el modelo con datos de la vida real, se probará utilizando sensores ponibles. Si esto tiene éxito, se podría prevenir el desarrollo de la DT2 en cientos de millones de personas en todo el mundo.

Objetivo

The incidence of undiagnosed diabetes accounts for 36% European adults, while 541M adults worldwide have Impaired Glucose Tolerance (IGT), an important risk factor for further T2D development. Both IGT and/or Impaired Fasting Glucose (IFG) are intermediate glucose mishandling (i.e. intermediate conditions in the healthy-T2D transition) and are manifestations of the so-called prediabetes condition. Prediabetes itself is not an extensively studied condition compared to the overt T2D, but it is also a condition that can be reversed without the prescription usage to not proceed into T2D. The aim of our project is to develop a prototype tool for the real-time prediction of the prediabetic risk based on a series of patient-specific mathematical models (firstly developed during the FP7 MISSION-T2D project) that simulate metabolism, pancreas hormone production, microbiome metabolites, inflammatory process and immune system response. The prediction algorithm will be based on a physics-informed machine learning approach. A rich dataset of real-life data will be combined with a mathematical model to overcome the limits of a black-box ML approach, while reducing the computational time for simulating the solutions of a heavy mathematical models and improving its prediction performances.We will collect the necessary training data (e.g. diet questionnaire, physical activity, blood metabolites and microbiome) from already existing clinical studies (used as retrospective trials) which are representative of the real-life scenarios of a prediabetes/diabetes risk insurgence in adulthood (20-80y): family history, Metabolic Syndrome, Liver disease and obesity. A newly dedicated multicentric pilot prospective observational study will be also performed, during which we will also equip the participants with wearable sensors (e.g. glucose monitoring, bioimpedance, heart rate, accelerometer).

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-02

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

SPINDOX LABS SRL
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 930 625,00
Dirección
VIA ALLA CASCATA 56/C
38123 Trento
Italia

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Región
Nord-Est Provincia Autonoma di Trento Trento
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 930 625,00

Participantes (10)

Socios (1)

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