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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Discovery of new Frontal Temporal Dementia multimodal spectral markers in biofluids.

Descripción del proyecto

Diagnóstico eficaz de una forma rara de demencia

La demencia frontotemporal (FTD, por sus siglas en inglés) es un trastorno poco frecuente que afecta principalmente a los lóbulos frontal y temporal del cerebro y provoca cambios cognitivos y de comportamiento. Sin embargo, su diagnóstico es difícil, ya que los síntomas se solapan con los de la enfermedad de Alzheimer (EA). El equipo del proyecto IR4FTD, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene como objetivo elaborar un método de diagnóstico de la FTD y la EA mediante el uso de espectroscopia multimodal y aprendizaje automático. En lugar de centrarse en biomarcadores individuales, en el proyecto se propone un planteamiento integral, en el que se utiliza el análisis por espectroscopia vibratoria de muestras de saliva y plasma. Con la ayuda de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, los investigadores esperan descubrir tendencias ocultas y marcadores moleculares que conduzcan a una herramienta de diagnóstico más rentable para la FTD.

Objetivo

The central aim of the project is to apply multimodal spectroscopy combined with machine learning to identify a fingerprint for Frontal Temporal Dementia (FTD) and Alzheimer’s disease (AD) in saliva and plasma. FTD is the second most common dementia and usually affects individuals younger than 60 years old. FTD is difficult to diagnose, since there is no single exam that determines the disease, but instead many costly or painful exams that together link the disease. Some of the symptoms of the disease may be confounding with others such as AD. While the usual search for biomarkers focuses on individual patterns, the present proposal is to use a holistic approach. Vibrational spectroscopy provides a snapshot of the entire chemical finger print in a label-free way. In this project, samples from FTD, AD, and healthy subjects of >45 years old, will be analysed using Raman, mid and near infrared spectroscopy @Monash University in Australia, and complemented with Mass Spectrometry on the same samples @ICGEB in Italy. Advanced machine learning tools provide a powerful approach for data analysis unravelling hidden trends, correlations and also identify the main contributions that characterize the type of sample. The spectra recorded using the extended wavelength range encompassing the mid-infrared and near-infrared spectral regions will be processed with state-of-the-art machine learning tools to identify the molecular phenotype and establish markers in patients with TDP and AD. These findings will pave the way to the development of a new screening tool that would decrease the costs associated with the current diagnosis of FTD and in general for neurodegenerative disorders.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

INTERNATIONAL CENTRE FOR GENETIC ENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY
Aportación neta de la UEn
€ 287 152,32
Coste total
Sin datos

Socios (2)