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INDIVIDUALISED CARE FROM EARLY RISK OF CARDIOVASCULAR DISEASE TO ESTABLISHED HEART FAILURE

Descripción del proyecto

Modelización basada en IA para evaluar la respuesta terapéutica de personas con enfermedades cardiovasculares

A pesar de los importantes avances terapéuticos, las enfermedades cardiovasculares (ECV o CVD, por sus siglas en inglés) siguen siendo una de las principales causas de morbimortalidad y constituyen una losa enorme para la sociedad. Los hábitos de vida poco saludables y el envejecimiento de la población contribuyen al aumento de su prevalencia. En el proyecto iCARE4CVD, financiado con fondos europeos, se emplearán modelos basados en inteligencia artificial para evaluar los cambios en el riesgo y clasificar a los enfermos en función de su respuesta al tratamiento, teniendo en cuenta además factores relevantes para cada caso. Los resultados se validarán en grandes cohortes nuevas y en curso, así como en un ensayo piloto, para probar la predicción de la respuesta al tratamiento utilizando múltiples biomarcadores, lo cual contrasta con el planteamiento integral actual del tratamiento de las ECV. El objetivo del proyecto es ofrecer herramientas de toma de decisiones para una terapia personalizada basada en subgrupos recientemente identificados, con la participación del enfermo en todo momento.

Objetivo

The burden of cardiovascular disease (CVD) on society is huge with >85 million people affected in Europe. The overall prevalence continues to grow due to unhealthy lifestyles and population aging. Heart failure (HF) is the final common pathway of all CVD and has a 5 year mortality rate of 20-50% despite significant advances in therapy.
iCARE4CVD aims to address this burden by contributing to three essential steps to improve the current care pathways, covering all stages from early risk to established HF: 1) early diagnosis to identify patients at risk of CVD and divide them into clinically meaningful subgroups; 2) risk stratification for these subgroups to define the urgency for intervention; and 3) prediction of treatment response for each subgroup. This will be achieved by the following steps: clinical partners will provide a large set of cohorts including >1,000,000 patients with a wide range of biomarkers (e.g. digital, blood, imaging). Anonymous access to data will be enabled by using a blockchain-supported federated database. Artificial intelligence-based modeling also considering patient relevant factors will assess changes in risk and stratify patients according to their individual responses to therapy. Results will then be prospectively validated in new and ongoing large cohorts and a pilot trial to test the prediction of treatment response by using multiple biomarkers going beyond current risk prediction (such as SCORE) towards individualized therapy. Results will be used to provide novel decision tools for each step targeting newly identified subgroups and as a blueprint for innovative future trials to individualise prevention and therapy. Patient involvement is key in every part of iCARE4CVD (e.g. patient advisory board) to build a motivational framework for self-care by patients. The project brings together an EU-wide consortium with the needed resources and expertise from the public and private side to bring iCARE4CVD to success.

Coordinador

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Aportación neta de la UEn
€ 2 482 137,86
Dirección
MINDERBROEDERSBERG 4
6200 MD Maastricht
Países Bajos

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Región
Zuid-Nederland Limburg (NL) Zuid-Limburg
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 4 281 075,36

Participantes (30)

Socios (6)