Personalizuota lėtinių uždegiminių ligų prognozė ir prevencija

(Angl. Personalized disease prediction and prevention in chronic inflammatory disorders)

Santrauka: Lėtinės uždegiminės ligos yra neužkrečiamų imuninės sistemos sutrikimų grupė, kurių paplitimas Europos Sąjungoje viršija 10%. Reumatoidinis artritas (RA) ir uždegiminės žarnyno ligos (UŽL) yra dvi tipinės lėtinės uždegiminės ligos, kurios reikšmingai įtakoja Europos sveikatos priežiūros sistemas.

PerPrev-CID konsorciumas siekia nustatyti naujus standartus sprendimų priėmimo įrankiams, skirtiems prevencinėms ir ankstyvosioms terapinėms intervencijoms RA ir UŽL atvejais.

Pagrindiniai projekto uždaviniai: (i) Naudojant RA ir UŽL ilgalaikius daugiapakopius -omikos ir klinikinius duomenis,  apibrėžti veiksmingus prognozinius rodiklius. Identifikuosime žymenis, rodančius ligų perėjimą nuo iki-simptominės stadijos iki kliniškai pasireiškiančios ligos bei leidžiančius prognozuoti ankstyvus ligų atkryčius. (ii) Kurti naujus skaitmeninės sveikatos įrankius, leidžiančius vertinti pacientų duomenis, įskaitant inovatyvius, objektyvius parametrus, tokius kaip judėjimo modeliai, fizinis aktyvumas ir miegas namų aplinkoje ir įgalinančius nuolatinį stebėjimą. (iii) Įvertinti triptofano apykaitos kelio moduliavimo poveikį sveikatai, įgyvendinant įrodymais pagrįstą (angl. proof-of-concept) mitybos tyrimą ankstyvojo RA ir UŽL pacientams. (iv) Nagrinėti etines, teisines ir ekonomines pasekmes ligos rizikos vertinimui bei ankstyvoms, mažo slenksčio prevencinėms intervencijoms. Svarbūs aspektai – rizikos sampratos komunikacija, plataus masto testavimo ir intervencijų ekonominės pasekmės bei pacientų požiūris į rizikos prognozavimo koncepciją. Projekto rėmuose numatoma sukurti moksliniams ir klinikiniams tyrimams pritaikytus prototipinius sprendimus, kurie dirbtiniu intelektu pagrįstoje duomenų analizėje užtikrintų privatumo išsaugojimą. Taip pat numatoma išbandyti pirmąją įrodymais paremtą mažo slenksčio mitybos intervenciją RA ir UŽL. Projekto veiklos ir rezultatai, įgalindami bendrų sprendimų priėmimą ir prisidėdami prie efektyvių veiksmų planų kūrimo, skirtų sumažinti ligų keliamą naštą, prisidės prie sveikatos gerinimo ir tokiu būdu užtikrins aiškią naudą ES piliečiams.

Siekiamas rezultatas:

• Tarptautinės sisteminės medicinos struktūros diegimas, pasitelkiant suderintą duomenų valdymą, paaiškinamąjį dirbtinį intelektą (angl. explainable AI (XAI)) bei kolektyvinio mokymosi (angl. swarm-learning) metodus. Ši struktūra sukurs optimalią aplinką biožymenų atrankai ir patvirtinimui.
• Geresnis molekulinių veiksnių, lemiančių individualią įvairovę, atsparumą ir ligų riziką, supratimas.
• Biožymenys ir sprendimų priėmimo įrankiai, kurie leistų tiksliau įvertinti ligos atsiradimo riziką.
• Nauji įrankiai, pritaikyti naudojimui namuose, bei biožymenys, kurie leistų prognozuoti ligos paūmėjimų pradžią.
• Įvertintas mitybos intervencijų veiksmingumas užkertant kelią ligos paūmėjimams / progresavimui.
• Personalizuotas sveikatos priežiūros informacijos paketas.
• Duomenimis grįstos rekomendacijos sprendimų priėmėjams.

Projektą finansuoja Europos Sąjungos programa „Horizon Europe“. Šiame puslapyje pateikta informacija yra tik autorių nuomonė ir nebūtinai atspindi Europos Sąjungos požiūrį ir nuomonę. Finansuotojai nėra atsakingi už paviešintą projekto informaciją.