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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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In Silico Clinically-Viable Assistive Tools for Prediction and Rehabilitation of Knee Osteoarthritis

Description du projet

L’IA au service du traitement de l’osthéoarthrite du genou

L’osthéoarthrite du genou touche environ 14 % des Européens de plus de 40 ans, sans qu’il soit possible de la guérir ou de la prévenir de manière fiable. Les méthodes de rééducation actuelles, basées sur la biomécanique indirecte du genou, se révèlent souvent insuffisantes. Toutefois, le projet CARE-KNEEOA, financé par l’UE, vise à changer cette situation. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet développe des modèles informatiques personnalisés, assistés par l’IA, qui prédisent la dégénérescence et la régénération du cartilage du genou. Ces modèles, conçus pour une utilisation clinique, seront rapides, automatisés et pourront recourir aux données de mouvement hors laboratoire. En simulant la mécanique du genou dans des activités réelles, CARE-KNEEOA espère révolutionner le traitement de l’ostéoarthrite du genou, en améliorant les résultats pour les patients et en réduisant potentiellement la nécessité d’une intervention chirurgicale.

Objectif

Knee osteoarthritis (KOA) is a leading cause of disability worldwide, with ~14% prevalence in Europeans aged over 40. KOA prevalence continues to rise, thus far, with no cure or proven prevention protocols. Nonetheless, an aberrant knee mechanobiological environment is known to accelerate KOA development. Tailored rehabilitation, aiming to favorably alter knee biomechanics and restore the joint, has shown great potential to postpone or decelerate KOA progression. But current rehabilitation protocols are based on indirect measures of knee biomechanics, often leading to suboptimal outcomes. Computational models have offered great potential for simulating knee mechanical response in functional activities, though none are developed in a holistic and individualized context. More importantly, they lack the prediction capability of tissue degeneration/regeneration to loading and the potential for clinical use, i.e. are not automated and fast and cannot use out-of-lab motion data. In this project, I will develop and validate highly personalized in silico tools to quantify knee cartilage mechanobiological degenerative/regenerative response geared towards out-of-lab and clinical use for predicting KOA progression in different functional activities, allowing personalized rehabilitation. The multiphysics computational models, assisted with artificial intelligence (AI), will be validated at different spatial scales using in vitro tissue and cell level experiments and in vivo joint loading and quantitative medical images. This multidisciplinary project bridges together complementary skill sets of Dr. Esrafilian, Profs. Korhonen’s and Delp’s teams, with their expertise in biomechanics, computational modeling, biochemistry, biology, and AI. The beyond state-of-the-art models of this research can make a profound impact on early-stage KOA prediction and treatment planning, potentially increasing the quality of life in KOA individuals and reducing the need for surgical interventions.

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.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

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

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ITA-SUOMEN YLIOPISTO
Contribution nette de l'UE

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.

€ 302 331,36
Coût total

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.

Aucune donnée

Partenaires (1)

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