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Unravelling White Matter Biological Heterogeneity for the Prediction of AD

Description du projet

Lien entre la biologie de la substance blanche et la progression de la maladie d’Alzheimer

La substance blanche du cerveau est principalement constituée d’axones myélinisés et sert de réseau de communication au cerveau, envoyant des signaux à différentes régions cérébrales. Dans la maladie d’Alzheimer (MA), les modifications de la substance blanche sont de plus en plus reconnues comme des facteurs importants du déclin cognitif. L’IRM permet de mesurer les altérations de la structure de la substance blanche, mais les processus biologiques sous-jacents restent mal compris. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet WHY-AD vise à identifier les voies biologiques à l’origine du dysfonctionnement de la substance blanche. Dans ce contexte, les chercheurs intégreront les données de l’IRM à la génétique et à la protéomique dans des cohortes couvrant le spectre de la MA. Ils construiront des modèles de progression de la maladie basés sur des données et les testeront dans des environnements cliniques pour le diagnostic et le pronostic de la MA.

Objectif

White matter (WM) is being increasingly studied in Alzheimer’s disease (AD) as a possible key pathological driver. In-vivo, WM health can be measured through several metrics derived from diffusion weighted imaging (DWI). While these metrics provide information about the WM micro- and macro-structural alterations, the biological processes determining such changes is often unclear. Characterizing these biological pathways is crucial for a more refined use of MRI in the clinics and for building accurate disease models for individualized prediction. In this work, we will use several cohorts covering the AD spectrum with both available MRI and biological data (genetics, proteomics). We will first perform a characterization of the biological pathways that provoke WM dysfunction in different stages of AD. Subsequently, we will use this information to build data-driven models of disease progression and spreading. Finally, we will test the applicability of these models in data from memory clinics.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

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Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA
Contribution nette de l'UE
€ 193 643,28
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)