Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Devising a personalized risk stratification and holistic management for prevention of cognitive impairment in patients with different cardiovascular phenotypes

Opis projektu

Ochrona zdrowia mózgu poprzez ochronę zdrowia serca

Podeszły wiek jest czynnikiem ryzyka zarówno chorób sercowo-naczyniowych, jak i zaburzeń poznawczych czy demencji. Populacja Europy szybko się starzeje, dlatego zrozumienie tych zagrożeń dla zdrowia i zajęcie się nimi jest bardzo ważne. Finansowany ze środków UE projekt DORIAN GRAY przeanalizuje markery biologiczne, obrazowanie mózgu, styl życia i dane społeczno-ekonomiczne w celu opracowania narzędzia AI, które można wykorzystać do przewidywania ryzyka łagodnych zaburzeń poznawczych (MCI). Wykonalność zostanie przetestowana w pilotażowym, randomizowanym, badaniu z grupą kontrolną, obejmującym pacjentów z MCI i niewydolnością serca. Wyniki pozwolą przygotować fundamenty pod model cyfrowego bliźniaka, który będzie wykorzystać dane ze smartwatchy i urządzeń mobilnych do personalizacji interwencji medycznych. Celem projektu jest pomoc osobom starszym w utrzymaniu niezależności i zmniejszenie obciążenia związanego z demencją.

Cel

DORIAN GRAY project investigates the link between cardiovascular disease (CVD) and Mild Cognitive Impairment (MCI) in the ageing population. Its goal is to uncover underlying mechanisms to promote healthy, independent, and active living while reducing disease burden. Aligned with Horizon Europe’s Strategic Plan on NCDs prevention, the project focuses on two core objectives: designing a multidomain intervention to delay CVD-related MCI progression and developing digital solutions to enhance its adherence.
By leveraging large datasets that include omics, brain imaging, lifestyle behaviors, and socio-economic data, the project aims to develop a trustworthy AI tool for predicting MCI. The AI tool will be upgraded into a state-of-the-art framework for modelling and simulation (digital twin), integrating real-world data collected in clinical studies from smartwatches and mobile devices. Including these digital biomarkers enable the early detection of disease and enhance precision in healthcare.
The DIGITAL TWIN will inform and update a personalized multidomain intervention using a novel avatar-based coaching exergame, which will serve dual purposes: as a cognitive enhancement tool with structured physical-cognitive tasks and as a lifestyle intervention promoting positive behaviours experienced in the virtual environment. Feasibility will be tested in a pilot randomized controlled trials involving patients with MCI and heart failure, and in an implementation study with patients having MCI and cardiovascular risk factors.
To achieve his aim DORIAN GRAY brings together a diverse team of experts, including clinicians, psychologists, sports scientists, computers engineers, AI specialists, stakeholders, entrepreneurs, and academics in ethics, law, and theoretical philosophy. Patients and citizens actively engage in shaping and guiding project decisions. DORIAN GRAY is projected to prevent up to 2 million dementia cases over 27 years, leading to a cost reduction of 485 billion.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-HLTH-2024-STAYHLTH-01-two-stage

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BRESCIA
Wkład UE netto
€ 2 190 004,25
Koszt całkowity
Brak danych

Uczestnicy (24)

Partnerzy (1)