Opis projektu
Odkrycie podtypów autyzmu
Spektrum autyzmu (ang. autism spectrum disorder, ASD) jest wrodzonym zaburzeniem neurorozwojowym, które wpływa na funkcjonowanie w sferze społecznej, komunikacyjnej i behawioralnej. ASD nierzadko towarzyszą choroby współistniejące. Wysoka niejednorodność objawów klinicznych, nieznana patofizjologia, a także niejasności dotyczące źródła i znaczenia zróżnicowania wzorców choroby uniemożliwiają przyporządkowanie podtypów ASD do odpowiednich klastrów. To poważnie utrudnia postawienie wczesnej diagnozy i skuteczne leczenie. Badacze z finansowanego ze środków UE projektu CANSAS chcą zdekonstruować niejednorodność powiązań i objawów klinicznych ASD. W tym celu wykorzystają odpowiednie pod względem translacyjnym pomiary wykonane metodą bezzadaniowego obrazowania MR (rsfMRI) w mózgu myszy, by dokonać pierwszej tego rodzaju dekompozycji zestawów danych o ASD pozyskanych metodą rsfMRI do postaci jednorodnych podtypów. Podsumują ponadto zwalidowane pod kątem biologicznym informacje pozyskane na podstawie obserwacji bezpośrednich.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
16163 Genova
Włochy