Opis projektu
Cząsteczkowe źródło starzenia się
Początkiem złożonych chorób ludzi i procesu starzenia się są powolne zmiany zachodzące w dużej liczbie genów. Z tego też powodu medycyna prewencyjna jest trudna do wdrożenia. Aby naukowcy mogli ustalić źródło chorób wieku podeszłego, konieczne jest wykonanie wielowymiarowej analizy zmian molekularnych i parametrów fizjologicznych w trakcie starzenia się. Twórcy projektu SYSAGING wpadli na pomysł, aby wykorzystać nicień C. elegans jako organizm modelowy zwierzęcia, które choć jest niewielkich rozmiarów, szybko rośnie i starzeje się. Ich celem jest przeprowadzenie analizy początków chorób złożonych z punktu widzenia molekularnego. Badacze wykorzystają mikroskop zautomatyzowany oraz platformę do przetwarzania obrazu w połączeniu z profilowaniem transkryptomicznym i bioczujnikami in vivo w celu zebrania danych na poziomie molekularnym, komórkowym, osobniczym oraz populacyjnym, które posłużą do mapowania czynników zwiększających ryzyko zachorowania. Projekt pomoże w rozpoznaniu potencjalnych celów dla medycyny prewencyjnej na poziomie molekularnym i fizjologicznym.
Cel
A central goal of molecular medicine is to understand how genetics, diet, and environment interact to determine health. However, most complex diseases arise from slow, stochastic changes involving large numbers of genes, making it difficult to systematically develop preventative therapies. To study the early and mid-life origins of late-life diseases, we need new methods capable of measuring the high-dimensional dynamics of physiologic change during aging.
C. elegans is a small, fast-aging animal and a powerful model for asking fundamental questions about the conserved molecular origins of complex diseases. However, it is not yet feasible to systematically collect molecular and phenotypic time-series at the precision and scale needed to build quantitative dynamic models of aging. Recently, I developed an automated microscopy and image processing technology that allows life-long observation of large populations. In this proposal, we develop this prototype into an integrative platform combining transcriptomic profiling, in vivo biosensors, and new imaging technology. Collecting data at multiple spatial scales—molecules, cells, individuals, and populations—we can map the causal steps through which slow, stochastic molecular changes drive increases in disease risk. We will then apply this method at scale to characterize all known lifespan-altering interventions in C. elegans, including many being explored for clinical application.
Combining molecular genetics with theoretic approaches, we will build quantitative models of how complex diseases emerge from slow molecular-level changes, and make methodological progress toward rapid characterization of the determinants of age-associated diseases. This work will help isolate the physiologic changes whose disruption delays aging and reduces disease risk, including new targets for preventative therapies.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsbiosensors
- natural sciencesbiological sciencesgenetics
- natural sciencesbiological sciencesmolecular biologymolecular genetics
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopy
- medical and health scienceshealth sciencesnutrition
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-STG - Starting GrantInstytucja przyjmująca
08003 Barcelona
Hiszpania