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Predictive Dynamics in Language Comprehension across the Adult Lifespan

Descrizione del progetto

Il cervello in ascolto: dinamiche neurali predittive nell’invecchiamento

Molti adulti di età superiore ai 60 anni incontrano crescenti difficoltà nella comprensione del linguaggio parlato, il che spesso porta all’isolamento sociale e a una riduzione dell’autonomia. Il progetto PREDYNA-AGE, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, studierà come l’elaborazione predittiva del cervello – un meccanismo vitale per una comunicazione fluida – cambi con l’età. Combinando tecniche avanzate di neuroimmagine (MEG) con modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale, il progetto traccerà come le reti neurali si riorganizzano nel corso della vita adulta durante attività di ascolto in contesti reali. Oltre a mappare queste dinamiche, PREDYNA-AGE si propone di promuovere la scienza aperta e la collaborazione interdisciplinare attraverso partenariati internazionali. Tra gli obiettivi aggiuntivi del progetto figurano la fornitura delle conoscenze meccanicistiche necessarie per interventi personalizzati e medicina di precisione, il sostegno all’invecchiamento sano e l’aiuto agli anziani nel mantenere importanti legami sociali.

Obiettivo

Language is fundamental for maintaining social bonds and well-being in older adulthood. However, over one-third of adults over 60 face increasing difficulties in understanding spoken language, resulting in social isolation and reduced autonomy. Predictive processing is a key neural mechanism supporting fluent language comprehension, yet its neural basis across the lifespan is poorly understood. PREDYNA-AGE aims to elucidate age-related changes in the brain’s predictive processing networks, addressing the unresolved question: Do neural dynamics in aging reflect compensation, decline, or adaptive reorganization?

Filling gaps of prior research, PREDYNA-AGE maps predictive networks across the adult lifespan using ecological listening tasks with varying intelligibility, magnetoencephalography (MEG), graph theory, and deep computational language models. By including middle-aged participants and employing naturalistic auditory materials, the project systematically charts when and how predictive architectures reorganize to support real-world communication. Direct alignment between neural signals and hierarchical AI-based models will clarify the fidelity and flexibility of linguistic prediction from acoustic to semantic levels—identifying the brain mechanisms that sustain resilience and adaptability in neurocognitive aging.

Planned secondments at leading European labs in MEG connectivity and computational linguistics will ensure methodological rigor, interdisciplinary expertise, and knowledge transfer. Commitment to open and reproducible science will maximize societal value and accessibility. The outcomes of PREDYNA-AGE promise mechanistic insight crucial for developing personalized interventions while addressing EU priorities in healthy aging, digital health, and AI-driven precision medicine. Moreover, the fellowship will enhance my expertise in innovative brain-language research and accelerate my path toward scientific independence in the European Research Area.

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-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITE DE GENEVE
Contributo netto dell'UE
€ 292 118,88
Indirizzo
RUE DU GENERAL DUFOUR 24
1211 Geneve
Svizzera
Regione
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Genève
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)