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CResPace

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Adaptive Bio electronics for Chronic Cardiorespiratory Disease

This consortium will pioneer disruptive technology for bio-electronic medicine to provide much needed therapies for cardiorespiratory and functional neurological disease. The technology implements small neural networks known as ce... ver más

31/12/2022

UBAH

5M€

Presupuesto del proyecto: 5M€

Líder del proyecto

UNIVERSITY OF BATH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 8 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-12-31

FETPROACT-01-2016: FET Proactive: emerging themes and... Specific Challenge:To mature a number of novel areas and themes by working towards structuring emerg...

I+D

Cerrada hace 9 años

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

8 Participantes

UBAH

1.55M€ | Lider

UNIVERSITY OF BRISTOL

431.67K€ | Participante

MEDTRONIC

550.00K€ | Participante

FNUSA ICRC

102.25K€ | Participante

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Duración del proyecto: 74 meses Fecha Inicio: 2016-10-27
Fecha Fin: 2022-12-31

Líder del proyecto

UNIVERSITY OF BATH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 5M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto This consortium will pioneer disruptive technology for bio-electronic medicine to provide much needed therapies for cardiorespiratory and functional neurological disease. The technology implements small neural networks known as central pattern generators (CPG) to deliver fit-and-forget bio-electronic implants that respond to physiological feedback in real time, are safer, simpler, non-invasive, and have autonomy exceeding the patient lifespan. Multichannel neurons will be made to compete on analogue chips to obtain flexible motor sequences underpinned by a wide parameter space. By building large scale nonlinear optimization tools and using them to assimilate electrophysiological data, we will develop a method for automatically finding the network parameters that accurately reproduce biological motor sequences and their adaptation to multiple physiological inputs. In this way, we will have resolved the issue of programming analogue CPGs which has long been the obstacle to using neural chips in medicine. An adaptive pacemaker will be constructed, tested, validated and trialled on animal models of atrio-ventricular block and left bundle branch block to demonstrate the benefits of heart rate adaptation, beat-to-beat cardiac resynchronization and respiratory sinus arrhythmia. By providing novel therapy for arrhythmias, heart failure and their comorbidities such as sleep apnoea and hypertension, CResPace will extend patients’ life and increase quality of life.

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