Projektbeschreibung
Aufklärung der molekularen Mechanismen schmerzassoziierter Erkrankungen
Von chronischen Schmerzen betroffene Menschen leiden häufig unter zahlreichen Komorbiditäten wie Angststörungen, Depression, Fatigue, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und vorzeitiger Mortalität. Dieses Krankheitscluster und die ihm zugrundeliegenden Mechanismen konnten bisher noch nicht vollständig aufgeklärt werden. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts PainFACT ist es, Cluster von Beschwerden in Zusammenhang mit chronischen Schmerzen zu charakterisieren. Dazu sollen Daten von Patientinnen und Patienten eines ganzen Landes analysiert werden. Das PainFACT-Forschungsteam wird anhand modernster genomischer und proteomischer Daten sowie Daten der Hirnbildgebung von Menschen und Mäusen molekulare Mechanismen ermitteln und Prognosealgorithmen für neu auftretende chronische Schmerzen und schmerzbezogene Komorbiditäten entwickeln. Es wird davon ausgegangen, dass die Projektergebnisse erhebliche Auswirkungen auf die diagnostische Klassifikation von Schmerzen, die frühzeitige Identifizierung von Patientinnen und Patienten mit erhöhtem Risiko für Multimorbidität und die Bestimmung von Therapiezielen für die Entwicklung neuer Medikamente haben werden.
Ziel
Chronic pain (CP) is the leading cause of disability, and is strongly associated with fatigue, anxiety and depression ─ also major contributors to disability, and with cardiovascular disease (CVD) and mortality. Twin studies indicate that these associations are a consequence of common causal mechanisms. The main objective of PainFACT is to identify these mechanisms. Using hypothesis-free genomic, proteomic, transcriptomic and brain-imaging discovery in available human studies and in a large cohort of outbred mice with multiple comorbidities, we aim to identify biomarkers that are associated across conditions. Predictive algorithms will be developed through machine learning techniques and tested in prospective analysis. Mendelian randomization approaches will be applied to test for causality. Mechanistic studies will be carried out in validated behavioral and atherosclerotic mouse models. Predictive markers will be tested as possible mediators of effects of lifestyle and obesity. Unique features of this program of research is the strong emphasis on experimental pain models and brain imaging techniques, facilitating translation of findings between mice and humans, and exploitation of the largest study of experimental pain worldwide and of multiple clinical datasets ranging in size from tens of thousands to 1.1 million. A custom protein panel will be developed together with sex and age stratified algorithms, with expected impact for the prediction and monitoring of disease and comorbidity, and for tracking effects of life-style changes. It is also expected that PainFACT results will have major impact on the diagnostic criteria and classification of affective disorders and CP. The identification of novel causal biomarkers will provide new targets for development of medicines and yield new insight into the causes of comorbidity.
Wissenschaftliches Gebiet
- social sciencessociologydemographymortality
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesproteins
- medical and health sciencesclinical medicinecardiologycardiovascular diseases
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- medical and health scienceshealth sciencesnutritionobesity
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SC1-2019-Two-Stage-RTD
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
0456 Oslo
Norwegen