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Epigenetic Data Integrated in a Big Data Approach to Unravel Novel Pathzays of C...

Epigenetic Data Integrated in a Big Data Approach to Unravel Novel Pathzays of CV Risk independent of classical CVD Risk Factors in Women. Epigenetic mechanisms might be involved in linking environmental and lifestyle factors and CVD development. Several studies suggest that changes in DNA methylation contribute to the regulation of biological processes underlying CV... ver más

01/09/2021

INSTITUTO NEUROLOG...

168K€

Presupuesto del proyecto: 168K€

Líder del proyecto

INSTITUTO NEUROLOGICO MEDITERRANEO NEUROMED S... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-09-01

MSCA-IF-2017: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 7 años

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1 Participantes

INSTITUTO NEUROLOGICO MEDITE...

168.28K€ | Lider

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Duración del proyecto: 40 meses Fecha Inicio: 2018-04-19
Fecha Fin: 2021-09-01

Líder del proyecto

INSTITUTO NEUROLOGICO MEDITERRANEO NEUROMED S... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 168K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Epigenetic mechanisms might be involved in linking environmental and lifestyle factors and CVD development. Several studies suggest that changes in DNA methylation contribute to the regulation of biological processes underlying CVD, such as atherosclerosis, hypertension and inflammation. The recent increased digitalization, collection and storage of vast quantities of data in combination with advances in data science, has opened up a new era of big data. Although these approaches are gradually implemented in a number of clinical settings, they still lack the integration with environmental individual data, strongly affecting several multifactorial diseases such as cardiovascular disease (CVD). Classical risk factor approaches still fail in correctly estimating CVD risk in women compared to men, therefore there is a need for novel strategies to identify signs of reversible early disease or disease risk factors in this population. We plan to generate and analyse epigenetic data in the context of a very large number of environmental and lifestyle variables (big data) in a group of women and men with traditional CVD risk factors (and age-matched controls) selected from the MOLI-SANI cohort. With this approach we hope to shed light into the controversial aspects of CVD prediction and prevention in women, independently of traditional CV risk factors.

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