Description du projet
La nutrition de précision dans le diabète de type 2
Le diabète de type 2 (DT2) est un trouble métabolique complexe et hétérogène caractérisé par une glycémie élevée due à une insulinorésistance et à une altération de la sécrétion d’insuline. Le DT2 comprend plusieurs sous-types présentant des caractéristiques physiopathologiques et des facteurs de risque distincts, reflétant la diversité de la maladie. Il est essentiel de comprendre ces sous-types pour proposer un traitement et une prise en charge personnalisés. Le projet GLUCOTYPES, financé par le CEI, vise à identifier les schémas glycémiques précoces, appelés glucotypes, à l’aide de la surveillance continue du glucose. Le consortium utilisera la technologie portable, la biologie moléculaire et l’apprentissage automatique pour étudier l’influence de l’alimentation et du microbiome intestinal sur ces glucotypes. Les résultats du projet ouvriront la voie à une nutrition de précision pour améliorer la prise en charge et la prévention du DT2.
Objectif
Type 2 diabetes (T2D) has emerged as a global epidemic, impacting 1 in 10 people worldwide and causing over 114,000 deaths annually in Europe. Despite extensive research, understanding the pathogenic mechanisms driving distinct disease subtypes and how diet influences glucose homeostasis has remained elusive. This knowledge gap leaves individuals with or at high risk of T2D without effective prevention or control strategies, urging a paradigm shift in our approach. The GLUCOTYPES project brings together leading experts in nutrition, metabolic diseases, glycobiology, gut microbiome, epidemiology, and machine learning from five European countries to tackle this challenge. Our strategy capitalises on advancements in wearable technologies, molecular biology, and bioinformatics. We propose to leverage high-temporal continuous glucose monitor data to identify patterns of early glycaemic alterations, a concept we refer to as glucotypes and forms the core hypothesis of our research program. Circulating and adipose tissue glycoproteomics profiling will be used to gain molecular insights into glucotypes. Machine learning algorithms will be applied to investigate the intersection between diet and glucotypes on clinical outcomes and gain mechanistic insights into how diet and gut microbiome influence glucose homeostasis in specific glucotypes. The knowledge derived from these activities will inform a proof-of-concept precision nutrition clinical study to test the efficacy of a precision-based diet on cardiometabolic outcomes and identify markers of beneficial responses to diet. In doing so, GLUCOTYPES will come closer to understanding the divergent mechanisms that influence early glycaemic alterations and how specific diets could ameliorate these alterations. Our work will establish a foundational yet comprehensive scientific groundwork to inform future precision diabetes nutrition strategies to prevent and improve the lives of all people affected by the disease.
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.
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Thème(s)
Régime de financement
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1165 Kobenhavn
Danemark