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Computational network-based models of tau progression in Alzheimer’s disease

Descrizione del progetto

Modello computazionale della progressione della tau per l’Alzheimer

La malattia di Alzheimer è diventata una delle patologie che destano più preoccupazione a livello globale a causa dell’invecchiamento della popolazione. L’Alzheimer comporta un ripiegamento errato delle proteine beta-amiloide (Aβ) e tau nel cervello, che può essere identificato attraverso la scansione PET. Recentemente l’attenzione si è spostata dall’Aβ alla tau, che ha un legame più forte con il declino cognitivo. Tuttavia, lo studio della tau è complicato a causa della sua variabilità tra gli individui. Partendo da questo presupposto, il progetto TauTime, finanziato dal CER, si propone di migliorare la nostra comprensione della malattia di Alzheimer e di sviluppare strumenti per gli studi clinici e la gestione dei pazienti. Il progetto darà vita a TAU-TIME, un modello computazionale che simula la progressione della tau sfruttando conoscenze meccanicistiche e dati personalizzati. Questo modello supporterà la verifica delle ipotesi biologiche e servirà come strumento predittivo per il monitoraggio personalizzato dei pazienti.

Obiettivo

The aging of the human population has catapulted Alzheimer's disease (AD) from a growing global challenge to an urgent socioeconomic concern. The hallmark of AD is the misfolding and aggregation of proteins β-amyloid (Aβ) and tau in the brain, which can be imaged in living humans using positron emission tomography (PET). Recent clinical trials targeting Aβ have shown promising but modest clinical effects, leading to a shift in focus towards tau due to its closer association with neurodegeneration and cognitive decline. However, tau accumulation is spatially and temporally complex and varies across individuals, complicating its study and therapeutic monitoring. This proposal addresses the need for agile research to enhance our biological understanding of AD while building tools that can aid clinical trials and patient management. I aim to construct TAU-TIME, a computational biology model of tau progression that integrates mechanistic knowledge and individualized data. TAU-TIME will simulate tau accumulation at the individual level and will facilitate testing of biological hypotheses in the context of human AD, where experimental manipulation is challenging. It will also serve as a predictive tool for patient-tailored monitoring, symptom prediction, and enhancing clinical trial power. The proposal encompasses three objectives: 1) optimizing TAU-TIME through integration of spatially-resolved mesoscale human molecular data, 2) leverage individual biological variation at baseline toward patient-tailored models, and 3) benchmark TAU-TIME models on longitudinal tau-PET and cognitive data in a clinical context. These objectives will be achieved through exclusive access to existing data from 2000 patients with extensive neuroimaging and cognitive data, cerebrospinal proteomics, and longitudinal tau-PET measurements over four years. Through these objectives, I aim to enhance understanding of tau pathophysiology, investigate the factors contributing to tau accumulation, and de

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

LUNDS UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE
€ 1 437 500,00
Indirizzo
Paradisgatan 5c
22100 Lund
Svezia
Regione
Södra Sverige Sydsverige Skåne län
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 437 500,00

Beneficiari (1)