a carregar...

UC.PT

Divisão de Projetos e Atividades

SAICTPAC/0010/2015

compete_feder_fct


Código da Operação: POCI-01-0145-FEDER-016428

Acrónimo: MEDPERSYST

Referência:  SAICTPAC/0010/2015

Título: Redes sinápticas e abordagens compreensivas de medicina personalizada em doenças neurocomportamentais ao longo da vida

Área Científica: Ciências Médicas e da Saúde

Síntese do Projeto: Estima-se que 1 em cada 3 europeus sofra de uma doença do sistema nervoso central, com custos anuais estimados em 800 biliões de euros, representando 35% dos gastos em saúde na Europa (DiLuca & Olesen, 2014).
O diagnóstico precoce e a abordagem terapêutica de doenças do SNC é um desafio societal importante dada a sua prevalência e o impacto no sistema nacional de saúde. As patologias do neurodesenvolvimento, neuropsiquiátricas e neurodegenerativas envolvem todas disfunção sináptica importante ou na etiologia ou na abordagem terapêutica dos seus défices.
A investigação focada em processos sinápticos/neurotransmissão em doenças em que as mesmas redes sinápticas são afetadas de forma distinta, no âmbito de um consórcio, permitirá novas perspectivas e abordagens e estratégias de fertilização cruzada.
Neste projeto, os promotores uniformizam um conjunto de soluções baseadas em data mining de dados complexos de genómica, proteómica, clínicos e de neuroimagem estrutural e funcional, almejando a descoberta de novos biomarcadores. Esta estratégia focada de medicina de sistemas amplia o âmbito da área de imaging genetics com poder estatístico acrescentado.
O desenvolvimento de novos biomarcadores enfrenta novos desafios, os da medicina personalizada do Século XXI, em que a melhor abordagem para resolver o problema da variabilidade individual implica a estratificação de grupos de risco. São necessárias grandes bases de dados que permitam identificar subpopulações com características biológicas que sejam a base de seleção de estudos de validação com fármacos, como por exemplo em ensaios clínicos envolvendo a indústria farmacêutica. O acesso a big data permite selecionar os subgrupos populacionais para os quais os objetivos diagnósticos e/ou terapêuticos são mais passíveis de ser validados e aplicados. Esta combinação facilita a potenciação do alvo diagnóstico ou terapêutico através do acesso a data mining em bases de dados. Este projeto visa a descoberta de biomarcadores, com base em dados multivariados e ferramentas estatísticas avançadas que possam ser usadas em dados clínicos e de imagem. Visamos plataformas modelo com base em trabalho já desenvolvido, e nas extensas bases de dados já geradas pelos parceiros na lógica de big data para a descoberta de padrões de moleculares e de imagem, geradores de propriedade intelectual.
A ligação entre biomarcadores de doença e bases de dados para estratificação de grupos de doentes será um acelerador para ensaios clínicos, incluindo desenvolvimento de radiofármacos, alinhados com as estratégias RIS3 de big data, envelhecimento, e plataformas de biomarcadores.
Em suma, este projeto explora a descoberta de biomarcadores em vários ramos de aplicação médica, que têm como denominador comum a disfunção sináptica: 1. Doenças neurodegenerativas 2. Doenças neuropsiquiátricas e do neurodesenvolvimento.

Investigador Responsável: Professor Doutor Miguel Castelo Branco

Programa de Financiamento: PT2020 – SAICT – PAC

Instituição Financiadora: FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Data de início: 01-02-2017

Data de conclusão: 31-01-2020

Instituições participantes no Projeto: Universidade de Coimbra (proponente); Universidade de Aveiro; Universidade do Minho; Fundação da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Custo total elegível (EUR): 2.470.086,19€

Apoio financeiro da UE: 1.791.316,44€

Apoio financeiro público nacional: 678.769,75€

Técnico do Projeto: Filipa Ferraz

Contacto: 239247017