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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Prognostic assessment of valvular aortic disease treatment coupling Immunological and biomechanical profiles

Descripción del proyecto

Modelización predictiva para el tratamiento de las valvulopatías aórticas

Las valvulopatías aórticas es un conjunto de afecciones que afecta a la válvula que conecta la aorta con el ventrículo izquierdo del corazón y, por tanto, a la distribución de sangre oxigenada por el organismo. Las complicaciones relacionadas con su tratamiento y las elevadas tasas de hospitalización ponen de manifiesto la necesidad de mejorar la predicción del tratamiento. En el proyecto PROTEGO, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, se pretende desarrollar una metodología predictiva que tenga en cuenta los perfiles inmunológicos y biomecánicos de los enfermos. El equipo de investigación creará gemelos digitales para los enfermos y modelos de tratamiento de alta fidelidad para obtener resultados clínicos óptimos. En general, se prevé que la investigación mejore la comprensión de los factores que contribuyen al aumento de la inflamación y la interacción entre los biomarcadores y el pronóstico negativo tras el tratamiento de personas con valvulopatía aórtica.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-STG

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Institución de acogida

POLITECNICO DI MILANO
Aportación neta de la UEn
€ 1 198 295,00
Dirección
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italia
Región
Nord-Ovest Lombardia Milano
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 1 198 295,00

Beneficiarios (2)