Description du projet
Révéler les sous-types de l’autisme
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) est un handicap neurodéveloppemental héréditaire qui affecte le fonctionnement social, la communication et le comportement et qui s’accompagne souvent de comorbidités annexes. La forte hétérogénéité de sa présentation clinique, sa physiopathologie sous-jacente inconnue, l’origine et la signification d’une telle diversité de ses caractéristiques ne permettent pas de sélectionner des sous-types en groupes appropriés. Cela constitue aujourd’hui un sérieux problème pour poser un diagnostic précoce et appliquer un traitement efficace. Le projet CANSAS, financé par l’UE, propose une déconstruction de l’hétérogénéité connexionnelle et clinique du TSA. Il fera appel à des mesures d’IRMfer du cerveau de souris pour la première décomposition des ensembles de données d’IRMfer du TSA humain en sous-types homogènes et récapitulera les informations biologiquement validées fournies par l’observation directe.
Objectif
Autism spectrum disorders (ASD) are among the most heritable developmental disorders, associated with a large number of rare genetic alterations. A critical goal of current ASD research is to deconstruct its heterogeneity into clinically homogeneous sub-set of patients, characterized by distinct neurobiological or functional deficits, amenable to precise therapeutic targeting. Fostered by the advent of resting-state fMRI (rsfMRI), human brain mapping has revealed highly heterogeneous patterns of neural synchronization (i.e. “functional connectivity”) in ASD, with evidence of inconsistent, often contrasting, patterns of over- and under-connectivity across patient cohorts. However, the origin and significance of these highly heterogeneous findings remain unclear: does genetic heterogeneity account for the observed network divergences? And can we use functional connectivity fingerprints to cluster ASD into clinically relevant sub-types? The present project leverages translationally-relevant mouse brain rsfMRI measurements to propose a first-of-its-kind decomposition of human ASD rsfMRI datasets into homogeneous sub-types, recapitulating biologically-validated “ground truth” network features identified in the mouse. To this aim, I will use a set of etiologically-relevant rsfMRI fingerprints identified in a unique mouse datasets comprising 20 ASD-associated mutations to guide clustering of a large collection of human rsfMRI datasets. Socio-cognitive profiling will be employed to probe the clinical significance and homogeneity of the identified clusters. I will next combine advanced statistical modelling and gene ontologies to explore the biological underpinnings of each identified connectivity sub-type. These investigations will lead to a novel, etiologically-relevant deconstruction of the connectional and clinical heterogeneity of ASD that may improve patient stratification, guide the identification of dysfunctional pathways and help prediction of treatment response.
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. La classification de ce projet a été validée par l’équipe qui en a la charge.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
16163 Genova
Italie