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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Predicting Outcome of Rate or Rhythm Control in Patients with Atrial Fibrillation and Heart Failure

Description du projet

Des modèles cardiaques pour prédire la réponse au traitement

L’insuffisance cardiaque (IC) et la fibrillation auriculaire (FA) apparaissent souvent ensemble chez un patient. La plupart des patients reçoivent un traitement de contrôle de la fréquence cardiaque, car ils ont tendance à bien y répondre, mais la décision repose principalement sur des données empiriques observées une fois le traitement administré. Pour identifier les patients qui réagissent mieux après un traitement de contrôle du rythme sinusal, le projet PREDICT-HF, financé par l’UE, propose d’élaborer des modèles cardiaques biophysiques spécifiques aux patients qui simulent l’IC-FA. Les chercheurs utiliseront ces modèles pour déterminer quelle pathologie (IC ou FA) a précédé l’autre et, en étudiant l’historique du patient, ils donneront des conseils sur la sélection optimale de la thérapie pour chaque patient.

Objectif

Heart failure (HF) and atrial fibrillation (AF) are common co-morbidities (AF-HF). AF-HF is prevalent in Europe with high rates of hospitalisation and death. AF-HF patients have two treatment options: rate control, where AF is not treated but drugs are used to slow the heart rate, or rhythm control, where AF is treated to restore sinus rhythm. Rate control is the first-line treatment, yet specific patient groups do much better under rhythm control. Identifying patients that will do best under rhythm control remains a significant clinical challenge.

Potential responders to rhythm control can be identified by their disease history, however, this is often unknown, or their response to treatment, which can only be observed once the therapy has been delivered. We propose to address these challenges by developing patient specific biophysical cardiac models to infer patient history and predict patient response to treatment to inform optimal therapy selection for individual patients.

A model for simulating AF-HF in human hearts, representing all four cardiac chambers, will be created. Bayesian uncertainty quantification techniques will be used to combine physical laws, physiology, population data and measurements from individual patients into cardiac models that account for data uncertainty in model parameters and simulation predictions.

Patient specific cardiac models will be used to answer three critical clinical questions in prospective studies. Models will be used to predict: if AF led to HF, or HF led to AF in AF-HF patients where the index disease is unknown, response to rhythm control therapy in AF-HF patients and in which AF-HF patient’s rate or rhythm control is best.
This proposal outlines an ambitious high risk/return program to address key technical challenges in bringing predictive patient specific models into clinical studies and will apply these innovative techniques to address important clinical questions on the treatment of patients suffering AF-HF.

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. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-COG - Consolidator Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2019-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 049 781,31
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Royaume-Uni

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Région
London Inner London — West Westminster
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 049 781,31

Bénéficiaires (2)

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