Description du projet
Formation à la recherche optimisée par l’IA de la fonction ciliaire dans la santé et la maladie
Les cils primaires sont des organites sensoriels en forme d’antenne situés à la surface des cellules essentiels à diverses fonctions physiologiques telles que l’audition, l’odorat et la respiration. Un dysfonctionnement des cils peut entraîner plus de 35 maladies graves connues sous le nom de ciliopathies, qui affectent environ un individu sur 400. Leurs symptômes sont variés et se chevauchent, ce qui complique le diagnostic et le traitement. Comprendre l’organisation et la régulation à plusieurs niveaux des cils dans la santé et la maladie demeure un défi scientifique de taille. Soutenu par la programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet Cilia-AI fera appel à des technologies avancées d’imagerie et d’IA pour étudier les cils à différentes échelles. Plus précisément, il formera 15 doctorants à la recherche biomédicale pluridisciplinaire et aux domaines émergents de l’apprentissage automatique. La formation inclura des projets de recherche individuels, des détachements et des sessions à l’échelle du réseau.
Objectif
Cilia-AI will train a new generation of multidisciplinary biomedical researchers and entrepreneurs, and those specializing in emerging machine learning technologies, a subset of AI. The focus is the study of primary cilia, microtubule-based projections on cell surfaces that play a pivotal role in coordinating cellular signalling pathways during development and homeostasis of cells, tissues and organs. These tiny structures are essential for various physiological functions such as hearing, smell, respiration, excretion and reproduction. Dysfunctional cilia can lead to >35 severe human diseases known as ciliopathies, exhibiting diverse and overlapping phenotypes, affecting up to 1 in 400 people. To unravel the multi-level organisation and regulation of cilia in health and disease, Cilia-AI employs a multidisciplinary approach, integrating cutting edge technologies like structural biology, omics- and organoid technologies. Advanced imaging techniques, including super-resolution microscopy, cryo-electron tomography and expansion microscopy, will be used to generate high-resolution and versatile datasets. Processing such data requires sophisticated computational methods. Cilia-AI is at the forefront of implementing and developing machine learning approaches to decipher these high-content datasets and integrate diverse multidisciplinary data. Cilia-AI offers unparalleled training opportunities for 14 Doctoral Candidates (DCs) in both academic and industrial settings. The training involves individual research projects, secondments, and network-wide sessions. This training equips DCs with skills attractive to both industrial and academic sectors, enhancing their career prospects in these domains. Overall, Cilia-AI’s research and training activities contribute to advancing the understanding of cilia in health and disease while fostering a new generation of skilled professionals with broad competences.
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. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-DN-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksCoordinateur
6525 GA Nijmegen
Pays-Bas