Descripción del proyecto
Progresos en la predicción del riesgo de infarto de miocardio gracias a la multiómica
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) engloban diversas afecciones que afectan al corazón y los vasos sanguíneos y constituyen un importante problema sanitario. En el infarto de miocardio (IM o MI, por sus siglas en inglés), una interrupción repentina del flujo sanguíneo al corazón provoca daños en el tejido cardíaco o la muerte. A pesar de la investigación sobre los factores genéticos, ambientales y de estilo de vida asociados al IM, las aplicaciones prácticas para prevenirlo siguen siendo limitadas. Investigadores de la Universidad de Malta y del Centro Médico de la Universidad de Leiden colaborarán en el proyecto TargetMI, financiado por el Consejo Europeo de Innovación. El consorcio llevará a cabo un análisis multiómico de alto rendimiento de muestras y datos del Estudio Maltés sobre el Infarto Agudo de Miocardio (MAMI, por sus siglas en inglés), que incluirá datos genómicos, metabolómicos, proteómicos y de ARN, para descubrir nuevas dianas farmacológicas y biomarcadores para el infarto de miocardio y desarrollar nuevas estrategias de evaluación de riesgos.
Objetivo
In TargetMI we propose a high throughput multi-omic approach for rapid discovery of novel drug targets, biomarkers and risk algorithms, applied here to atherosclerosis, myocardial infarction (MI) and their risk factors. Cardiovascular disease is a major cause of death and morbidity worldwide. The causes of MI are highly complex involving genetic, lifestyle and environmental factors. Whilst much research effort has been invested in attempting to decipher these factors, clinical applications of findings are disappointingly few. We will harness four -omic datasets (whole genome, transcriptomic, metabolomic and proteomic data) on 1000 highly phenotyped samples of the Maltese Acute Myocardial Infarction (MAMI) Study. These were collected from cases, controls and relatives of cases (including 80 families) with meticulous attention to preanalytical variables. We will identify intermediate phenotypes associated with risk of MI and its associated risk factors. Using a combination of approaches including extreme phenotype and family-based approaches we will identify variants which robustly influence these intermediate phenotypes. The genes thus identified are potential drug targets that influence risk of MI via an intermediate phenotype and are applicable across all populations. They will be validated through various approaches including computational analysis, (using Mendelian randomisation and 10 year follow-up data), and functional work that includes using zebrafish as an animal model. Machine learning algorithms will be used to analyse the multi-layered data to identify novel biomarkers and risk algorithms, including polygenic risk scores, for early risk prediction in the clinic. Quantitative targeted proteomic assays will be developed for further validation in other cohorts facilitating clinical use. Besides the increase in knowledge on the molecular etiology of MI, this powerful integrated strategy will bring rapid clinical translation of unprecedented multi-omic data.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicacardiologíaenfermedad cardiovasculararteriosclerosis
- ciencias naturalesciencias biológicasgenéticagenoma
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Convocatoria de propuestas
HORIZON-EIC-2022-PATHFINDERCHALLENGES-01
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HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsCoordinador
2080 L-Imsida
Malta