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Cracking the code of amyloid polymorphism: Integrating cryoEM and machine learning to unravel impact of small aggregation modulators on amyloid fibril polymorphism

Descrizione del progetto

Il codice del polimorfismo amiloide nelle malattie neurodegenerative

Le malattie neurodegenerative, come l’Alzheimer e il Parkinson, rappresentano gravi sfide per la salute a causa dell’errato ripiegamento proteico e dell’aggregazione amiloide. Tuttavia, il ruolo del polimorfismo strutturale è ancora in gran parte inesplorato. Il progetto AMI-CryoML, finanziato dall’UE, studierà i modulatori dell’aggregazione amiloide e i loro effetti sulla cinetica di aggregazione e sul polimorfismo. Il suo scopo è raccogliere e analizzare dati sui modulatori noti, concentrandosi sulle loro proprietà chimiche e sui loro meccanismi. Il progetto studierà come questi modulatori influenzano diverse fasi dell’autoaggregazione amiloide utilizzando test ThT e valuterà la loro efficacia su vari amiloidi, tra cui prioni, CsgA e α-sinucleina. Utilizzerà la microscopia crioelettronica (CryoEM) per studiare i polimorfismi strutturali, creerà il database AmyloGraph e si baserà sull’apprendimento automatico per sviluppare modelli predittivi.

Obiettivo

Neurodegenerative diseases such as Alzheimer's (AD), Parkinson’s (PD), and prion-related disorders pose major global health challenges due to their progressive nature and lack of effective treatments. Central to these conditions is the misfolding and aggregation of proteins into amyloid structures, which cause severe cellular damage. Despite advances in understanding amyloid aggregation, the role of structural polymorphism in these processes remains underexplored. This proposal aims to address this gap by investigating amyloid aggregation modulators and their effects on aggregation kinetics and polymorphism.

The project has five main objectives:
1. Data Collection on agregation modulators: Systematically gather and curate data on known modulators that impact amyloid aggregation, focusing on their chemical properties and mechanisms.
2. Aggregation kinetics studies: Study the impact of selected modulators on the kinetics of amyloid self-aggregation using ThT assays. This includes analyzing how modulators influence different phases of aggregation and testing their efficacy on a range of amyloids, including prions, CsgA, and α-synuclein.
3. Study structural polymorphisms via CryoEM: Utilize Cryo-Electron Microscopy (CryoEM) to resolve and map the structural polymorphs of amyloids under various conditions. Providing insights into impact of modulators on structural polymorphism and aggregation kinetics.
4. AmyloGraph database enhancement: Develop a new module for the AmyloGraph database to store and analyze data on modulators, aggregation kinetics, and structural polymorphisms.
5. Development of ML models: Leverage machine learning to develop predictive and generative models to forecast amyloid aggregation kinetics and modulator effects, incorporating structural polymorphisms, and generate new modulators targeting specific polymorphic forms.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-WIDERA-2024-TALENTS-02

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Coordinatore

VILNIAUS UNIVERSITETAS
Contributo netto dell'UE
€ 181 136,16
Indirizzo
UNIVERSITETO G. 3
01513 Vilnius
Lituania
Regione
Lietuva Sostinės regionas Vilniaus apskritis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato