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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Mapping the behavioural causes of weight change variability with genetic lottery

Description du projet

Comprendre les causes de la variabilité de la perte de poids

L’obésité est un problème de santé majeur et, malgré les traitements, les résultats en matière de réduction du poids demeurent très variables. Les changements de poids et les résultats des traitements destinés à lutter contre l’obésité sont influencés par divers facteurs qui impliquent des paramètres psychosociaux, environnementaux, comportementaux, biologiques et de qualité de vie. L’intégration de ces influences multiformes dans un cadre unique permettrait de disposer d’un modèle complet pour les comprendre en profondeur. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet OBECAUSE vise à consolider et à valider ces mesures. Les chercheurs étudieront les variantes génétiques potentielles qui ont un impact sur le changement de poids et élaboreront une boîte à outils d’intervention sous la forme d’une application commerciale d’aide à la perte de poids. Ces travaux pourraient améliorer la science de la santé comportementale et ouvrir la voie à une meilleure prise en charge de l’obésité.

Objectif

Obesity is a heritable chronic condition, costing 2% GDP worldwide. Many obesity treatments - behavioural, pharmacological, and surgical have been developed. Intriguingly, people’s responses to treatments vary widely - some may lose a lot of weight whereas others may even gain weight! To predict such weight change variability, close to 200 measures have been proposed in the past. The measures can be organised into a PEBBL framework across five domains – Psychosocial, Environment, Behavioural, Biology, and Life quality. Still, there are too many measures to be used as predictors or intervention targets. To move the field forward, we propose a novel 3-step OBECAUSE pipeline consisting of consolidation, genomic causation, and validation. 1) In consolidation, we will use machine learning to find best-predicting PEBBL measures in several large-scale weight loss datasets. The PEBBL measures will be integrated into a new PEBBL short questionnaire with wide coverage and good psychometric properties. The questionnaire will be then distributed to all participants of Estonian Biobank to study the genomics of PEBBL. 2) For genomic causation, we will detect genetic variants behind PEBBL measures and weight change. Knowing these variants enables discovering additions to the PEBBL framework through genetic correlations and functional mapping. Importantly, as genetic variants are randomised through genetic lottery, they enable systematic causal mapping of PEBBL measures that have causal effects on weight change. 3) For validation, these causal measures will be used as inputs to design an OBECAUSE toolbox of weight loss interventions. The value of these interventions will be tested in a commercial weight loss app. In summary, the OBECAUSE pipeline of narrowing scattered associations down to potential causal mechanisms with machine learning and genomic causal inference will set a new standard for the behavioural health sciences allowing for quicker discovery of intervention targets.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TARTU ULIKOOL
Contribution nette de l'UE
€ 1 497 500,00
Coût total
€ 1 497 500,00

Bénéficiaires (1)