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PLEC2022-009235

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Mecanometabolismo de la insuficiencia cardiaca asociada a la edad - CardioAging

El envejecimiento va acompañado de cambios metabólicos que proporcionan el sustrato para la aparición y complicación progresiva de varias patologías, como la obesidad, la diabetes o la hipertensión. La identificación de la conexió... ver más

01/01/2022

CENTRO NACIONAL DE...

563K€

Presupuesto del proyecto: 563K€

Líder del proyecto

CENTRO NACIONAL DE INVESTIGACIONES CARDIOVASC... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 28M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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TRL 4-5 | 28M€

Presupuesto del proyecto 563K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto El envejecimiento va acompañado de cambios metabólicos que proporcionan el sustrato para la aparición y complicación progresiva de varias patologías, como la obesidad, la diabetes o la hipertensión. La identificación de la conexión entre la disfunción metabólica y el deterioro específico de los tejidos con la edad se ha definido como un área crítica de la investigación sobre el envejecimiento. Esta propuesta se centra en los mecanismos moleculares que subyacen a los cambios en la biomecánica y el metabolismo del tejido miocárdico inducidos por el envejecimiento y en cómo contribuyen a la insuficiencia cardíaca diastólica. La insuficiencia cardíaca diastólica (insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada, ICFEP) es un importante problema de salud pública que afecta a 13 M de pacientes en todo el mundo, con una prevalencia masiva entre las personas mayores. Las herramientas de diagnóstico disponibles son inexactas y los tratamientos actuales son paliativos. Los ensayos clínicos recientes han logrado una mejora de la función pero no una reducción de la mortalidad.El objetivo general del proyecto es profundizar en el conocimiento de los mecanismos mecánicos y metabólicos que subyacen a la ICFEP, y desarrollar nuevas herramientas diagnósticas y terapéuticas para este síndrome.Más concretamente, nos proponemos:1. Identificar determinantes funcionales y biomarcadores tempranos que puedan predecir el desarrollo y la progresión de la ICFEP y mejorar la estratificación de los pacientes. Identificaremos biomarcadores circulantes tempranos de la ICFEP en modelos de ratón y los validaremos en pacientes humanos. Desarrollaremos una herramienta basada en la Inteligencia Artificial (IA) para predecir el desarrollo de la disfunción diastólica y la ICFEP basándonos en imágenes rutinarias no invasivas. Integraremos datos de biomarcadores, clínicos y de imagen en un modelo computacional capaz de predecir el desarrollo y la progresión de la ICFEP. Además, desarrollaremos un nuevo producto capaz de predecir la ICFEP basado en la presencia de mutaciones somáticas en los leucocitos.2. Determinar los mecanismos mecánicos y metabólicos que subyacen a la progresión de la disfunción diastólica y al desarrollo de la ICFEP inducida por cada una de las principales comorbilidades. Investigaremos la asociación entre los cambios metabólicos y el deterioro biomecánico progresivo en el ventrículo izquierdo. También investigaremos el impacto funcional de la glicación de las proteínas sarcoméricas en la estructura y la conformación de las proteínas y su contribución a la disfunción diastólica y a la FEMH. Por último, identificaremos los cambios en cada población celular cardíaca y la contribución multicelular a la disfunción diastólica asociada a la edad y a la ICFEP.3. Investigar nuevas terapias que puedan retrasar el desarrollo de la disfunción diastólica y su progresión a ICFEP y ampliar la esperanza de vida. Estas nuevas terapias incluirán la mitoterapia mediante el trasplante de mitocondrias y la reducción de la glicación de las proteínas mediante la terapia génica con sobreexpresión de la glioxalasa I.El proyecto será dirigido por un equipo interdisciplinario de bioquímicos, cardiólogos, ingenieros, farmacéuticos y biólogos con una sólida experiencia en una amplia variedad de campos, que van desde la cardiología clínica a la fisiología molecular, la dinámica de fluidos, el modelado computacional, la proteómica, la metabolómica, la genómica y la bioóptica. Integraremos la tecnología más avanzada de estos diferentes campos para mejorar nuestra comprensión de los mecanismos de envejecimiento que contribuyen a la ICFEP, desarrollaremos modelos computacionales avanzados capaces de predecir ICFEP y mejorar la estratificación de los pacientes y desarrollaremos nuevas terapias para esta patología, que es altamente prevalente entre las personas mayores. Esperamos que nuestro proyecto tenga un fuerte impacto en la población envejecida

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