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

Descrizione del progetto

Diagnosi efficace di una rara forma di demenza

La demenza frontotemporale (DFT) è una malattia rara che interessa principalmente i lobi frontali e temporali del cervello, provocando alterazioni cognitive e comportamentali. La sua diagnosi è tuttavia difficile, dal momento che i sintomi si sovrappongono a quelli della malattia di Alzheimer. Il progetto IR4FTD, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di sviluppare un approccio diagnostico per la DFT e la malattia di Alzheimer utilizzando la spettroscopia multimodale e l’apprendimento automatico. Invece di concentrarsi su singoli biomarcatori, il progetto propone un approccio olistico, analizzando campioni di saliva e plasma tramite la spettroscopia vibrazionale. Con l’aiuto di tecniche avanzate di apprendimento automatico, l’équipe di ricerca spera di scoprire tendenze nascoste e marcatori molecolari che permettano di sviluppare uno strumento diagnostico più economico per la DFT.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

INTERNATIONAL CENTRE FOR GENETIC ENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY
Contributo netto dell'UE
€ 287 152,32
Indirizzo
PADRICIANO 99
34149 Trieste
Italia
Regione
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Trieste
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)