Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

FROM PATIENT DATA TO PERSONALISED HEALTHCARE IN ALZHEIMER'S DISEASE

Description du projet


Virtual Physiological Human
PredictAD - From Patient Data to Personalised Healthcare in Alzheimer's Disease

Dementia causes long and oppressive suffering to patients and their relatives and imposes enormous costs on society. About 25 million people suffered from dementia in 2000. As a 4-fold increase of this number is expected by 2050, dementia is one main health issue of the next decades. Alzheimer's disease (AD) covers 60-70% of all dementia cases. No cure for AD exists, and effective and reliable early diagnostic techniques are lacking. Early diagnosis and progress monitoring of AD is a central part of treatment once future drugs and prevention strategies become available. There is a strong indication that different biomarkers provide a reliable and early indication of AD prior to its major clinical signs. However, optimal early diagnosis requires information from a combination of different biomarkers to be used in a clinically useful way.The objective of PredictAD is 1) to find the best combination of biomarkers for AD diagnostics from heterogeneous data (imaging, electrophysiology, molecular level, clinical tests, demographics) and 2) to develop clinically useful tools integrating the optimal biomarker results. Comprehensive biomarker discovery techniques and rigorous statistical models will be developed using the consortium's large databases. The accuracy and usability of models and tool will be clinically evaluated. The cost-effectiveness of heterogeneous data in AD diagnostic procedures will be studied.By reaching its objectives, PredictAD provides an efficient and reliable solution for early AD diagnosis in clinical practice. The impacts on patients, their relatives and society are reduced suffering and costs. As we are living in the dawn of an era of new drugs and prevention strategies combined with increasing AD prevalence, now is the time to exploit the vast potential of information hiding in heterogeneous patient databases. PredictAD combines the best forces in Europe to solve the AD diagnostics problem, and hence strengthens EU leadership on the market.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-ICT-2007-2
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

CP - Collaborative project (generic)

Coordinateur

TEKNOLOGIAN TUTKIMUSKESKUS VTT
Contribution de l’UE
€ 1 025 419,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (9)

Mon livret 0 0