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

Descrizione del progetto

Le onde cerebrali come strumenti predittivi per il rilevamento precoce del morbo di Alzheimer

La malattia di Alzheimer (MA) inizia molto prima della comparsa dei sintomi, motivo per cui la sua diagnosi precoce è fondamentale. Finanziato dal CER, il progetto WAVEAD sfrutta un’opportunità unica, ovvero quella offerta dalle biopsie cerebrali viventi di pazienti affetti da idrocefalo normoteso idiopatico, alcuni dei quali presentano una patologia precoce correlata alla MA. Studiando il modo in cui la MA influisce sui circuiti neuronali, WAVEAD esamina i cambiamenti nel rafforzamento sinaptico e nella funzione della rete utilizzando array multielettrodici. I classificatori basati sull’apprendimento automatico sono già in grado di prevedere la patologia del paziente a partire da queste forme d’onda, mentre ora il progetto sta verificando la possibilità che modelli di segnalazione glutammatergica e colinergica, combinati con la stimolazione magnetica transcranica non invasiva e le registrazioni dell’elettroencefalogramma, riescano a indicare in modo analogo lo stato della malattia in contesti clinici. Il successo del progetto potrebbe consentire di fornire terapie personalizzate e strumenti diagnostici precoci.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

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

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Istituzione ospitante

ITA-SUOMEN YLIOPISTO
Contributo netto dell'UE
€ 150 000,00
Costo totale
Nessun dato

Beneficiari (1)