Description du projet
Prévoir l’impact du mode de vie sur le diabète
Bien que l’OMS recommande de modifier le mode de vie pour lutter contre le diabète, sa prévalence continue d’augmenter. Il est toutefois nécessaire de réaliser des études d’intervention complètes qui tiennent compte de l’interaction de différents facteurs tels que l’alimentation, le sommeil et l’exercice physique. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet DyNPI-T2D entend mener une étude d’intervention à long terme auprès de 200 sujets diabétiques et non diabétiques. Les chercheurs examineront différents facteurs liés au mode de vie et enregistreront des données multimodales sur la santé sur une base journalière. Grâce à un nouveau modèle, DyNPI-T2D vise à prédire avec précision les trajectoires de santé, afin d’améliorer la santé des personnes à risque.
Objectif
The prevalence of type 2 diabetes (T2D) is projected to increase by 100 million within years. However, while lifestyle changes are recommended by the WHO to counter & mitigate diabetes, comprehensive intervention experiments that consider the interplay of different lifestyle factors are lacking, as are clinical tools to evaluate such interplay. The present project will address these outstanding issues through two major undertakings:
(1) A first long-term dynamic intervention experiment encompassing multiple lifestyle factors (diet, sleep & exercise) will be conducted in 200 subjects with & without T2D. The participants’ daily multimodal health data (biochemical markers, sleep, questionnaires, etc.) will be recorded, to form a high-resolution dynamic intervention database with unprecedented integrative & temporal resolution, which will be stored securely and made available for fellow scholars and the public to take advantage of.
(2) The project will, for the first time, use the concept “Order Parameters” from statistical physics to represent different health states treated as distinct “ordered statuses”. Thus, a novel multimodal model will be built to characterize the temporal evolution of health variables that the modelling pinpoints as being the most predictive longitudinal parameters. The project will thus enable personalized predictions for holistic health trajectory, by analyzing the general physical laws followed by the temporal evolution of model parameters, also in relevant T2D & healthy subgroups.
The two undertakings provide excellent quality control & risk assessment via six tailored work packages consisting of 32 milestones and 4 deliverables. This will provide an effective assessment tool for public health monitoring, at both the individual & policy level. More importantly, it will enable a paradigm shift from traditional group-level descriptive statistics, to precise quantitative assessment for longitudinal evaluation of key clinical health parameters.
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 naturellesinformatique et science de l'informationbases de données
- sciences médicales et de la santémédecine cliniqueendocrinologiediabète
- sciences médicales et de la santésciences de la santénutrition
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
751 05 Uppsala
Suède