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Discovery of new Frontal Temporal Dementia multimodal spectral markers in biofluids.

Description du projet

Diagnostic efficace d’une forme rare de démence

La démence fronto-temporale (DFT) est une maladie rare qui affecte principalement les lobes frontaux et temporaux du cerveau, entraînant des changements cognitifs et comportementaux. Cependant, son diagnostic est difficile car ses symptômes se confondent avec ceux de la maladie d’Alzheimer (MA). Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet IR4FTD vise à développer une approche diagnostique de la DFT et de la MA en utilisant la spectroscopie multimodale et l’apprentissage automatique. Plutôt que de se concentrer sur des biomarqueurs individuels, le projet propose une approche holistique, en utilisant l’analyse par spectroscopie vibrationnelle d’échantillons de salive et de plasma. Grâce à des techniques avancées d’apprentissage automatique, les chercheurs espèrent découvrir des tendances cachées et des marqueurs moléculaires qui permettront de mettre au point un outil de diagnostic de la DFT plus rentable.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinateur

INTERNATIONAL CENTRE FOR GENETIC ENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY
Contribution nette de l'UE
€ 287 152,32
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)