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Biomaterials Design through Machine Learning for Sex- and Disease-Specific Bone Regeneration

Descrizione del progetto

Apprendimento automatico per comprendere l’influenza del sesso e dell’osteoporosi sulla rigenerazione ossea

L’osteoporosi, una malattia pervasiva da cui deriva fragilità ossea, è un problema sanitario urgente che colpisce oltre 32 milioni di europei e che, secondo le previsioni, aumenterà con l’invecchiamento della popolazione. Le donne in post-menopausa sono particolarmente vulnerabili a questa condizione e la capacità rigenerativa delle ossa varia a seconda del sesso. L’apprendimento automatico offre un potente strumento per comprendere questi effetti e progettare biomateriali ottimizzati destinati a tali caratteristiche uniche. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto SeDiBone si avvale di questa tecnologia al fine di studiare l’influenza del sesso e dell’osteoporosi sulla rigenerazione ossea. Il progetto, che creerà strumenti volti a misurare e progettare biomateriali per garantire un successo rigenerativo ottimale in base al sesso e all’osteoporosi, punta a sviluppare biomateriali specifici per il paziente e a fornire soluzioni terapeutiche.

Obiettivo

Osteoporosis, a widespread disease that causes bone fragility, currently afflicts over 32 million Europeans, with rapidly increasing
prevalence expected due to population aging. The costs of therapies for osteoporotic fragility fractures total more than 50 billion per
year in the EU. Postmenopausal females are at especially increased risk for osteoporosis, and the regenerative capacity of healthy
bone also differs between the biological sexes.
Although biomaterials have been developed to aid bone regeneration after injury, the influence of biological sex and osteoporotic
disease have not been taken into account for such biomaterials design. Excitingly, the advent of machine learning (ML) offers the
potential to unravel the effects of sex and osteoporotic disease on biomaterials bone regenerative capacity, and to apply these
insights to design biomaterials optimized to these characteristics.
Therefore, the SeDiBone project will for the first time exploit ML to elucidate the influence of sex and osteoporotic disease on
bone regeneration, and to translate these insights towards design of an entirely new class of biomaterials with sex and osteoporotic
specificity. By enabling automated localization of tissue defect sites and detailed tissue, cell, and interface identification, SeDiBone will deliver an Analysis Tool that efficiently and reproducibly quantifies bone regeneration outcomes in male or female and healthy or osteoporotic preclinical animal models (Aim 1). These in-depth insights will then serve as inputs for a Design Tool to determine the biomaterials designs correlating to optimal regenerative success based on sex and osteoporosis, with validation through ex vivo demonstration (Aim 2). SeDiBone will thus crucially synergize and advance efforts to design a new generation of patient-specific biomaterials, and accordingly inform therapeutic solutions for regeneration of bone tissue in the unexplored areas of sex- and disease-based specificity.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinatore

STICHTING RADBOUD UNIVERSITAIR MEDISCH CENTRUM
Contributo netto dell'UE
€ 203 464,32
Indirizzo
GEERT GROOTEPLEIN 10 ZUID
6525 GA Nijmegen
Paesi Bassi
Regione
Oost-Nederland Gelderland Arnhem/Nijmegen
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato