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

European Training Program for Deconvolution of Multi-scale Cilia Function in Health and Disease by Integrating Machine Learning-AI Approaches.

Opis projektu

Szkolenie dotyczące wykorzystania AI w badaniu funkcji rzęsek w zdrowiu i chorobie

Rzęski pierwotne to przypominające antenki organella pełniące funkcje czuciowe na powierzchni komórki, które są niezbędne w wielu różnych procesach fizjologicznych, takich jak słuch, węch czy oddychanie. Nieprawidłowe działanie rzęsek może prowadzić do rozwoju ponad 35 poważnych chorób znanych jako ciliopatie, dotykających około 1 na 400 osób. Choroby te cechują się różnorodnymi i nakładającymi się na siebie objawami, co komplikuje ich rozpoznawanie i leczenie. Zrozumienie wielopoziomowej organizacji i regulacji rzęsek zarówno w zdrowym, jak i chorym ciele nastręcza uczonym wielu trudności. Korzystając ze wsparcia działań „Maria Skłodowska-Curie”, zespół projektu Cilia-AI wykorzysta zaawansowane technologie obrazowania i sztucznej inteligencji (AI) do badania rzęsek w różnych skalach. W szczególności projekt pozwoli na przeszkolenie 15 doktorantów w zakresie multidyscyplinarnych badań biomedycznych i nowych zastosowań uczenia maszynowego. Szkolenie obejmie realizację indywidualnych projektów badawczych, stypendia wyjazdowe i spotkania w ramach całej sieci.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-DN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

STICHTING RADBOUD UNIVERSITAIR MEDISCH CENTRUM
Wkład UE netto
€ 823 111,20
Adres
GEERT GROOTEPLEIN 10 ZUID
6525 GA Nijmegen
Niderlandy
Region
Oost-Nederland Gelderland Arnhem/Nijmegen
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych

Uczestnicy (8)

Partnerzy (8)