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

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

Opis projektu

Obliczeniowy model progresji tau w chorobie Alzheimera

Choroba Alzheimera (AD) dotyka coraz więcej pacjentów na całym świecie ze względu na starzenie się społeczeństw. Wiąże się ona z nieprawidłowym zwijaniem się beta-amyloidu (Aβ) i białek tau w mózgu, co można zidentyfikować za pomocą skanów PET. W ostatnim czasie uwaga badaczy przesunęła się z Aβ na białko tau, które wykazuje silniejszy związek z pogorszeniem funkcji poznawczych. Jednak badania nad tau są skomplikowane ze względu na zmienność tego białka u poszczególnych osób. Mając to na uwadze, zespół finansowanego przez ERBN projektu TauTime chce pogłębić naszą wiedzę na temat choroby Alzheimera i stworzyć narzędzia do badań klinicznych i leczenia pacjentów. Badacze opracują TAU-TIME – model obliczeniowy, który symuluje progresję tau dzięki wiedzy mechanistycznej i zindywidualizowanych danych. Model ten będzie wspomagał testowanie hipotez biologicznych i służył jako narzędzie predykcyjne do spersonalizowanego monitorowania pacjentów.

Cel

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

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

LUNDS UNIVERSITET
Wkład UE netto
€ 1 437 500,00
Koszt całkowity
€ 1 437 500,00

Beneficjenci (1)