Opis projektu
Wczesne wykrywanie tętniaka
Tętniak wewnątrzczaszkowy, zwany również tętniakiem mózgu, to choroba tętnicy mózgowej polegająca na jej uwypukleniu z powodu uszkodzenia jej ścian. Tętniaki te występują u około 5 % populacji. Niewielki procent daje jakieś objawy, jeśli uwypuklenie jest wystarczająco duże, ale większość pozostaje bezobjawowa. Pęknięcie prowadzi do krwotoku podpajęczynówkowego, czyli krwawienia do przestrzeni między mózgiem a pokrywającymi go błonami, co wiąże się ze znacznym ryzykiem zaburzeń neurologicznych lub zgonu. W ramach finansowanego przez UE projektu PRYSM naukowcy opracowują zautomatyzowane narzędzie do obrazowania służące do identyfikacji markerów choroby i przewidywania rozwoju tętniaka za pomocą modeli uczenia się cech, z uwzględnieniem wielu czynników ryzyka. Ich celem jest także identyfikacja markerów genetycznych wykorzystywanych w metodach obrazowania oraz środowiskowych czynników ryzyka dzięki analizie dużych zbiorów danych dotyczących pacjentów lekarzy rodzinnych. Realizacja projektu powinna przyczynić się do znacznego ograniczenia występowania i skutków krwotoków podpajęczynówkowych związanych z tętniakiem.
Cel
Intracranial aneurysms usually go undetected until rupture occurs leading to aneurysmal subarachnoid hemorrhage (ASAH), a type of stroke with devastating effects. Early detection and preventive treatment of aneurysms fall short as we do not know who is it at risk and why, as we have insufficient insight in the contribution and interplay of genetic, environmental and intermediate phenotypic risk factors. Given the rarity of the disease, there is a paucity of large and rich cohorts to study risk factors separately with sufficient power. To add to the problem, my preliminary findings suggest disease heterogeneity with subgroup specific risk factors for aneurysms. The sex-related heterogeneity is most eminent in the disease with 2/3 of patients being women. I aim to advance disease understanding to allow early recognition of intracranial aneurysms to prevent ASAH.
I have established a new conceptual approach that integrates genetic and environmental risk factors with imaging markers as intermediate phenotypes for genetic factors. With data reduction and machine-learning approaches I will for the first time address disease heterogeneity and aneurysm risk with adequate power. I will develop and validate a tool to automatically detect new imaging markers predicting aneurysm development applying feature-learning models. Next I will elucidate the genetic basis underlying differential imaging risk patterns (imaging genetic factors). I will apply a new hypothesis-free strategy to detect and validate yet unknown environmental risk factors predicting aneurysm presence. I will assess the contribution to disease of all factors detected according to sex. All risk factors will be combined in an aneurysm prediction risk model to understand relative contribution of different risk factors in different subgroups. It will advance disease understanding and individualized risk prediction of aneurysms leading to precision medicine in early aneurysm detection to reduce the burden of ASAH.
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 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.
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznaangiologiachoroby naczyniowe
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznaneurologiaudar mózgu
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-STG - Starting GrantInstytucja przyjmująca
3584 CX Utrecht
Niderlandy