Description du projet
Une recherche de pointe établit un lien entre les infections et les maladies immunitaires
Il est difficile de comprendre comment les infections contribuent aux maladies liées à l’immunité, telles que le lupus ou la sclérose en plaques. En effet, ces maladies sont influencées par un ensemble complexe de facteurs, notamment les infections, la génétique et l’environnement, ce qui rend difficile l’identification de déclencheurs spécifiques. Le projet ID-DarkMatter-NCD, financé par l’UE, prévoit d’utiliser une technologie de pointe pour étudier des milliers d’éléments microbiens. Les chercheurs examineront les réponses des anticorps à 600 000 antigènes ID et établiront le profil de 6 000 patients atteints de six maladies non transmissibles liées à l’immunité en s’appuyant sur la multi-omique et le génotypage personnalisé. En utilisant l’apprentissage automatique pour l’analyse des données, l’équipe aidera à découvrir comment les infections interagissent avec le système immunitaire pour déclencher la pathologie. Les résultats du projet pourraient contribuer à la compréhension, à la prévention et au traitement de ces troubles, offrant ainsi un espoir aux millions de personnes touchées par des maladies liées au système immunitaire dans le monde.
Objectif
While it is known that post-COVID-19-condition (PCC) is caused by SARS-CoV-2 infection, for most other immune-related noncommunicable diseases (IR-NCDs), no such infectious disease (ID) triggers have been identified (yet). Many IDs exist that could potentially cause IR-NCDs, however these microbes have large genomes encoding many antigens possibly associated with IR-NCDs. Given that it is challenging to measure all these 100,000s of structures in parallel, they represent the dark matter of ID-immune interactions.
Furthermore, exposure to an ID alone typically does not trigger development of an IR-NCD: For example only a subset of patients infected with SARS-CoV-2 develop PCC. So, genetic- and environmental aspects also affect the onset of IR-NCDs, but the exact factors are unknown for most IR-NCDs.
Here, we aim to 1.) identify IDs triggering IR-NCDs by screening for antibody responses against 600,000 ID antigens, and 2.) to disentangle environmental and genetic factors affecting the transition from IDs to IR-NCDs. We will combine novel multi-omics approaches and technologies for personalized genotyping of HLA and adaptive immune receptor genes to deeply profile 6,000 patients of six IR-NCDs (PCC, multiple sclerosis, ME/CFS, rheumatoid arthritis, lupus, IBD) to identify novel biomarkers and disease mechanisms.
This project will represent the largest and most deeply profiled systematic study of multiple IR-NCDs with layered datasets allowing for comparative analyses yielding insights into shared mechanisms and potential differences in the role of IDs between IR-NCDs. Building on associations identified from population scale and clinical cohorts, we will demonstrate causality in gnotobiotic mouse models, and leverage machine learning (ML) algorithms to predict disease progression and response to treatment. The combination of novel assays with ML represents a broadly applicable pipeline that can be used for studying the interplay of any other IDs/ IR-NCDs.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences médicales et de la santémédecine cliniquerhumatologie
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