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IR4FTD

Financiado

Discovery of new Frontal Temporal Dementia multimodal spectral markers in bioflu...

Discovery of new Frontal Temporal Dementia multimodal spectral markers in biofluids. The central aim of the project is to apply multimodal spectroscopy combined with machine learning to identify a fingerprint for Frontal Temporal Dementia (FTD) and Alzheimer’s disease (AD) in saliva and plasma. FTD is the second m... ver más

30/09/2026

INCE

287K€

Presupuesto del proyecto: 287K€

Líder del proyecto

INCE INIZIATIVA CENTRO EUROPEA - SEGRETARIATO... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-04-24

HORIZON-MSCA-2022-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2022 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

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

4 Participantes

INCE

287.15K€ | Lider

ELETTRA

N.D. | Participante

MONASH UNIVERSITY

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Duración del proyecto: 41 meses Fecha Inicio: 2023-04-24
Fecha Fin: 2026-09-30

Líder del proyecto

INCE INIZIATIVA CENTRO EUROPEA - SEGRETARIATO... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 287K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The central aim of the project is to apply multimodal spectroscopy combined with machine learning to identify a fingerprint for Frontal Temporal Dementia (FTD) and Alzheimer’s disease (AD) in saliva and plasma. FTD is the second most common dementia and usually affects individuals younger than 60 years old. FTD is difficult to diagnose, since there is no single exam that determines the disease, but instead many costly or painful exams that together link the disease. Some of the symptoms of the disease may be confounding with others such as AD. While the usual search for biomarkers focuses on individual patterns, the present proposal is to use a holistic approach. Vibrational spectroscopy provides a snapshot of the entire chemical finger print in a label-free way. In this project, samples from FTD, AD, and healthy subjects of >45 years old, will be analysed using Raman, mid and near infrared spectroscopy @Monash University in Australia, and complemented with Mass Spectrometry on the same samples @ICGEB in Italy. Advanced machine learning tools provide a powerful approach for data analysis unravelling hidden trends, correlations and also identify the main contributions that characterize the type of sample. The spectra recorded using the extended wavelength range encompassing the mid-infrared and near-infrared spectral regions will be processed with state-of-the-art machine learning tools to identify the molecular phenotype and establish markers in patients with TDP and AD. These findings will pave the way to the development of a new screening tool that would decrease the costs associated with the current diagnosis of FTD and in general for neurodegenerative disorders.

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