Opis projektu
Dokładny dobór pacjentów z chorobą Alzheimera do badań klinicznych
Choroba Alzheimera powoduje powolne pogorszenie pamięci i zdolności poznawczych, by ostatecznie uniemożliwić chorym wykonywanie najprostszych zadań. Na tę chorobę nie ma lekarstwa, a badania kliniczne nad nowymi terapiami kończą się niepowodzeniem w ponad 99 % przypadków. Te niekorzystne wskaźniki skłoniły naukowców do zajęcia się zagadnieniem rekrutacji pacjentów z prodromalnym stadium choroby Alzheimera do badań klinicznych. Jest to skomplikowane zadanie, biorąc pod uwagę fakt, że wszystkie obecne metodologie (PET, MRI) dają dużą liczbę fałszywie pozytywnych i negatywnych wyników. Aby rozwiązać ten problem, w ramach finansowanego przez Unię Europejską projektu MAP-AD opracowano algorytmy uczenia maszynowego, które pozwalają identyfikować specyficzne wzorce metylacji w mitochondrialnym DNA wyizolowanym z próbek krwi pacjentów z prodromalnym stadium choroby Alzheimera, umożliwiając tym samym po raz pierwszy szybką i dokładną selekcję pacjentów do badań klinicznych niezależnych od stanu beta amyloidu.
Cel
Each year an estimated 40M people suffer from Alzheimer’s disease (AD) globally, and a new case is diagnosed every 4 seconds, leading to a substantial socioeconomic burden of over €800B annually. Despite this large need, currently there is no cure available for AD. Moreover, the clinical trial failure rate for novel AD therapies being tested is over 99%. Every failed trial leads to large financial losses for the trial sponsor, and as a result there is an urgent need to reimagine AD clinical trial design.
Recently, there has been a paradigm shift in the design of AD clinical trials, with most new trials now focusing on enrollment of Prodromal AD (P-AD) patients. However, patient recruitment in the P-AD stage is challenging as current methodologies (PET, MRI) lead to a large number of false positive and negative cases. As a result, optimal stratification of P-AD patients during clinical trial recruitment, remains an unmet market need.
To meet this market need, ADmit Therapeutics, an innovative diagnostics SME, aims to deliver MAP-AD: an automated epigenetic analysis platform for accurate prediction of progression status of P-AD patients. The MAP-AD platform relies on novel machine learning algorithms that can identify specific methylation patterns in mitochondrial DNA (mtDNA) isolated from the blood samples of P-AD patients. This allows for a rapid and accurate selection of patients to be enrolled into a clinical trial independent of Aβ status, for the first time.
During this EIC Accelerator project, we will finalize the development of our predictive algorithms together with a dedicated software interface, and perform clinical validation in collaboration with our hospital partners to deliver a finalized platform that is ready for commercial launch. We have a strong network of partners such as Bellvitge University Hospital, Hospital Clinic de Barcelona, CITA-Alzheimer, Hospital Moisès Broggi, Hospital General de l'Hospitalet, Janssen, Roche who will be the early adopters of MAP-AD.
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 klinicznaneurologiademencjachoroba Alzheimera
- nauki przyrodniczenauki biologicznegenetykaDNA
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanietworzenie oprogramowania
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-EIC-SMEInst-2018-2020-3
System finansowania
SME-2 - SME instrument phase 2Koordynator
08950 ESPLUGUES DE LLOBREGAT
Hiszpania
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.