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Waveform-based prediction of AD-related pathology for patient diagnostics (WAVEAD)

Description du projet

Les ondes cérébrales précoces de la maladie d’Alzheimer comme outils prédictifs

La maladie d’Alzheimer (MA) commence bien avant l’apparition des symptômes. C’est pourquoi la détection précoce est cruciale. Financé par le CER, le projet WAVEAD tire parti d’une opportunité unique: des biopsies de cerveau vivant de patients atteints d’hydrocéphalie idiopathique à pression normale, dont certains présentent une pathologie précoce liée à la MA. En étudiant la manière dont la maladie d’Alzheimer affecte les circuits neuronaux, WAVEAD examine les changements dans le renforcement synaptique et la fonction du réseau à l’aide de réseaux multi-électrodes. Les classificateurs d’apprentissage automatique peuvent déjà prédire la pathologie des patients à partir de ces formes d’onde. Le projet étudie désormais si les schémas de signalisation glutamatergique et cholinergique, combinés à la stimulation magnétique transcrânienne non invasive et aux enregistrements électroencéphalographiques, peuvent de la même manière indiquer l’état de la maladie en milieu clinique. Le succès du projet pourrait déboucher sur des thérapies personnalisées et des outils de diagnostic précoce.

Objectif

Due to the early AD-related pathology present in a subpopulation of idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) patients, the brains of the iNPH patients offer a unique window to evaluate events taking place during the course of AD pathology progression. Here we take advantage of our continuous access to living brain biopsies from iNPH patients and related clinical data to assess, how AD pathology affects the neuronal circuit operational properties in human brain. During the ERC consolidator project, we have discovered that pre-existing AD-related pathology alters neuronal circuit operational properties, and importantly, impairs the ablity of the network to elicit synaptic strenthening, as evaluated using stimulation protocols on multielectrode arrays (MEA). Interestingly, a supervised machine-learning -based classifier was able to classify and predict the patient pathological status using the synaptic plasticity -induced waveforms. Here we now investigate the whether the waveforms related to glutamatergic signaling and cholinergic signaling have similar predictive value of the patient pathological status and possible clinical diagnosis and whether these readouts obtained from the ex vivo biopsies are correlated in the clinical settings using transcranial magnetic stimulations (TMS) and EEG recordings. Moreover, we probe whether the recorded TMS and EEG waveforms have the same predictive capacity in clinical settings. If succesful, these waveforms could facilitate personalized therapy or serve as a diagnostic tool for detection of early AD and thus have a significant commercialization potential.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-POC

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Institution d’accueil

ITA-SUOMEN YLIOPISTO
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)