Projektbeschreibung
Prädiktive Modellierung bei der Behandlung von Aortenklappenerkrankungen
Aortenklappenerkrankungen betreffen die Aortenklappe im Herzen, die den Blutfluss von der linken Herzkammer zur Aorta und damit die Verteilung des sauerstoffreichen Bluts im Körper steuert. Verfahrensbedingte Komplikationen und hohe Hospitalisierungsraten verdeutlichen, dass eine verbesserte Behandlungsvorhersage erforderlich ist. Das Team des ERC-finanzierten Projekts PROTEGO zielt darauf ab, eine Vorhersagemethode zu entwickeln, bei der immunologische und biomechanische Patientenprofile Berücksichtigung finden. Das Forschungsteam wird digitale Zwillinge für Betroffene und realitätsnahe Behandlungsmodelle im Sinne optimaler klinischer Ergebnisse erstellen. Insgesamt wird die Studie dazu beitragen, unser Verständnis der Faktoren zu verbessern, die zu einer Begünstigung der Entzündung und der Wechselwirkung zwischen Biomarkern und einer negativen Nachbehandlungsprognose bei Patientinnen und Patienten mit Aortenklappenerkrankungen führen.
Ziel
Aortic valve diseases are degenerative conditions that develop progressively and insidiously. Once symptoms become evident, life expectancy is significantly reduced. While treatments for these pathologies are widely available, there remains a remarkably high rate of procedural complications. These complications have been shown to have a negative impact on cardiac mortality and the likelihood of rehospitalization for heart failure. This underscores the need for further technological advancements. Protego's objective is to determine whether a combination of immunological and biomechanical profiles in patients with aortic valve diseases can effectively predict post-treatment prognosis. My goal is to develop an innovative, validated, and clinically applicable methodology that can identify the best treatment options and predict post-procedural outcomes while minimizing complications. This methodology will serve to determine the timing of treatment for patients with valvular aortic diseases and assess whether the proposed treatment is likely to be beneficial preoperatively, while also minimizing the risk of post-procedural complications. I will achieve this by combining imaging analysis, deep learning algorithms, in silico models, and in vitro tests. My approach involves the following key objectives: (i) creating a multi-physics digital twin of patients with aortic valve diseases, (ii) developing a validated, high-fidelity model for treatment with quantification of post-treatment outcomes and (iii) generating a proof of concept for a clinically applicable predictive model trained using both immunological profiles and biomechanical features of patients. This innovative approach will provide a deeper understanding of how clinical and biomechanical outcomes correlate with the amplification of inflammation, helping us comprehend the interaction between biomarkers and negative post-treatment prognosis in patients with aortic valve diseases.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programm/Programme
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