Descrizione del progetto
IA per la medicina di precisione dei trapianti di rene
Negli ultimi vent’anni, i tassi di sopravvivenza a breve termine dell’allotrapianto e del paziente nel trapianto di rene sono migliorati in modo significativo. Tuttavia, la sopravvivenza a lungo termine dell’innesto rimane bassa, soprattutto a causa del rigetto. Un migliore monitoraggio dei pazienti e la valutazione del rischio di rigetto sono fondamentali per migliorare la longevità dell’allotrapianto, ma richiedono dati più completi sui pazienti e strategie di ricerca integrative. Il progetto AI CARE, finanziato dal CER, mira a far progredire la medicina di precisione dei trapianti sviluppando un sistema di monitoraggio del paziente personalizzato e non invasivo che utilizza la tecnologia del DNA privo di cellule (biopsia liquida). Cerca inoltre di migliorare la diagnosi di rigetto al di là dell’istologia convenzionale attraverso le tecnologie molecolari e la patologia digitale. Il progetto si propone di applicare le conoscenze acquisite a nuove aree di ricerca, ottenendo una visione meccanicistica delle malattie degli organi trapiantati e migliorando l’accuratezza diagnostica.
Obiettivo
Despite considerable improvements in short-term allograft and patient survival in kidney transplantation in the past two decades, long-term graft survival remains low, with 20% of transplants failing within five years. Rejection remains a leading cause of graft loss, with immediate consequences for patient morbidity and mortality, posing a major burden on healthcare systems. Increased allograft longevity requires improved patient monitoring and rejection risk stratification using mechanistically informed, non-invasive biomarker strategies and precision diagnostics. The main limitation for such an endeavor is the lack of deeply phenotyped cohorts. Given the complexity and heterogeneity of allograft rejection, patient cohorts with sufficient volume, velocity, variety and validity of data are critical in order to capture disease activity, disease stage, improve risk stratification and optimize treatment. Another limitation is the paucity of multidimensional and integrative research strategies. The goal of the ERC AI-Care project is therefore to go beyond the current state of the art by establishing a transplant precision medicine system to 1) facilitate personalized, non-invasive patient monitoring using cell-free DNA technology (Liquid biopsy) 2) improve rejection diagnosis beyond conventional histology using molecular technologies and digital pathology, and 3) gain further mechanistic insights and improve diagnostic accuracy of transplant organ diseases and apply this knowledge to new research areas.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
75006 Paris
Francia