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In Silico Clinically-Viable Assistive Tools for Prediction and Rehabilitation of...

In Silico Clinically-Viable Assistive Tools for Prediction and Rehabilitation of Knee Osteoarthritis Knee osteoarthritis (KOA) is a leading cause of disability worldwide, with ~14% prevalence in Europeans aged over 40. KOA prevalence continues to rise, thus far, with no cure or proven prevention protocols. Nonetheless, an aberran... ver más

31/08/2027

UNIVERSITY OF EAST...

302K€

Presupuesto del proyecto: 302K€

Líder del proyecto

ITASUOMEN YLIOPISTO 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 3 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-12-01

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.

3 Participantes

UNIVERSITY OF EASTERN FINLAN...

302.33K€ | Lider

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Duración del proyecto: 44 meses Fecha Inicio: 2023-12-01
Fecha Fin: 2027-08-31

Líder del proyecto

ITASUOMEN YLIOPISTO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 302K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Knee osteoarthritis (KOA) is a leading cause of disability worldwide, with ~14% prevalence in Europeans aged over 40. KOA prevalence continues to rise, thus far, with no cure or proven prevention protocols. Nonetheless, an aberrant knee mechanobiological environment is known to accelerate KOA development. Tailored rehabilitation, aiming to favorably alter knee biomechanics and restore the joint, has shown great potential to postpone or decelerate KOA progression. But current rehabilitation protocols are based on indirect measures of knee biomechanics, often leading to suboptimal outcomes. Computational models have offered great potential for simulating knee mechanical response in functional activities, though none are developed in a holistic and individualized context. More importantly, they lack the prediction capability of tissue degeneration/regeneration to loading and the potential for clinical use, i.e., are not automated and fast and cannot use out-of-lab motion data. In this project, I will develop and validate highly personalized in silico tools to quantify knee cartilage mechanobiological degenerative/regenerative response geared towards out-of-lab and clinical use for predicting KOA progression in different functional activities, allowing personalized rehabilitation. The multiphysics computational models, assisted with artificial intelligence (AI), will be validated at different spatial scales using in vitro tissue and cell level experiments and in vivo joint loading and quantitative medical images. This multidisciplinary project bridges together complementary skill sets of Dr. Esrafilian, Profs. Korhonen’s and Delp’s teams, with their expertise in biomechanics, computational modeling, biochemistry, biology, and AI. The beyond state-of-the-art models of this research can make a profound impact on early-stage KOA prediction and treatment planning, potentially increasing the quality of life in KOA individuals and reducing the need for surgical interventions.

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