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

Multi-scAle high-order neTwork modelling in the stUdy of human aging: A data-dRiven perspectIve using Topology and geometrY

Opis projektu

Wykorzystanie neuroobrazowania do mapowania szlaków starzenia

Zrozumienie procesu starzenia się i związanych z nim chorób stanowi jedno z najtrudniejszych wyzwań współczesnej biologii. Zaawansowane techniki neuroobrazowania, w tym obrazowanie metodą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego i elektroencefalografia, umożliwiają pomiar aktywności mózgu. Jednak stworzenie dokładnych narzędzi diagnostycznych jest trudne ze względu na zaszumienie danych i problemy z ich jakością. Mimo że analiza danych topologicznych i geometrycznych jest obiecująca, ograniczony dostęp do algorytmów utrudnia postęp. Zespół projektu MATURITY, realizowanego przy wsparciu z działań „Maria Skłodowska-Curie”, przeanalizuje dane szeregów czasowych pochodzące z baz danych dotyczących starzenia się z wykorzystaniem wielowarstwowego modelu sieci wyższego rzędu. Projekt zapewnia unikalny wgląd w wieloskalowe dane dotyczące cyklu życia, w tym dane multiomiczne, dane dotyczące ekspozomów, mikrobiomu i neuroobrazowania, a także dane kliniczne pochodzące od tysięcy pacjentów. Ogólnie rzecz biorąc, projekt umożliwi badaczom wyjaśnienie przebiegu procesu starzenia w szlakach biologicznych.

Cel

A full understanding of ageing is still elusive, as well as the consequences in terms of age-related diseases. Several approaches have been proposed to overcome the challenges of cure and early diagnosis of brain diseases, such as Parkinson's and Alzheimer's. With the advent of technology, different approaches are used in order to measure brain activity, such as fMRI, PET scans, EEG/MEG scans, to name a few. However, in order to propose accurate tools for diagnosis, the choice of an appropriate data measurement that can be noise-free and endowed with the correct features is far from being an easy task. Topological and geometrical data analysis emerged in the last decade as a very promising tool. Yet, the lack of efficient approaches, as well as computational algorithms, prevents rapid advances in the field of big data. These limitations also prevent the analyses from going beyond low-dimensional data inspection, also limiting the information provided. The present project aims to propose systematic answers to some of these issues, with the goal of analysing and classifying (both topologically and geometrically) time-series from ageing databases in a multi-layer higher-order network. To this end, the RF has unique access to human lifespan (20 to over 100 years of age) multi-scale data (from multi-omics, exposome, microbiome, neuro-imaging to phenotypic) from the NIH/USA (National Institute on Aging) and multi-modal clinical data of thousands of patients. Being an expert in multivariate time series to generate higher-order information from, he will develop an efficient, optimized geometrical/topological tool for computing higher-order invariants. The RF hypothesizes a relation between the long genes and the susceptibility of the human brain to age-related disease. He anticipates that merging multi-omics and brain data, together with the proposed multi-layered topological workflow classification, will allow him to generate a proof-of-concept model for ageing pathways.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Wkład UE netto
€ 226 420,56
Koszt całkowity
Brak danych