Description du projet
Le dépistage de masse à distance des cerveaux âgés
Les populations vieillissantes ont un risque accru de développer des maladies neurodégénératives (MN), comme la maladie d’Alzheimer ou la maladie de Parkinson. Alors que les cerveaux âgés sont très sujets aux MN, il est nécessaire de développer des diagnostics efficaces. Les approches actuelles reposent sur des scanners cérébraux onéreux et de lourdes batteries de tests neuropsychologiques. Il est urgent de les moderniser pour parvenir à une détection plus efficace des MN. Le projet MULTI-LAND, financé par l’UE, abordera ce problème grâce à un cadre interdisciplinaire innovant unique recourant à des marqueurs linguistiques naturels (MLN) soutenus par l’apprentissage automatique. Combiné à la première validation intégrant plusieurs méthodologies (comportementale, IRM/f, EEG) et centres (Amérique latine et Europe) des MLN chez des patients atteints de MN, le projet contribuera à optimiser le dépistage de masse à distance des populations vieillissantes.
Objectif
By 2030, people aged 65 and over are expected to account for more than 25% of the European population. This fact foreshadows a dramatic growth of aging-related neurodegenerative disorders (NDs), including Alzheimer's and Parkinson's disease. Critically, this scenario will place a severe strain on healthcare systems as NDs incapacitate patients, burden their families, and entail major costs of diagnostics evaluation, including time-consuming neuropsychological batteries and expensive brain scans. Though currently irreplaceable, this approach is often unaffordable and non-viable for remote application -a key requisite during pandemic lockdowns. Thus, these procedures must be complemented with urgent innovations that boost diagnosis and symptom severity detection using low-cost tools applicable to large sections of the population remotely. A promising interdisciplinary framework rooted in natural language markers (NLMs) can offer key solutions to this crisis. This novel framework is based on linguistic features derived from patient's natural speech and analysed via machine learning algorithms. NLMs are characterized by high ecological validity, minimal stress, low costs and adaptability for remote and massive screening. Despite the increasing application of NLMs in the field of mental health, their use in NDs evaluation is still scarce. Building on a unique synergy of international expertise, we will perform the first cross-methodological (behavioural, f/MRI, EEG) and cross-centre (Latin-America and Europe) validation of NLMs in patients with NDs. Specifically, we aim to: (1) establish NLMs diagnostic sensitivity, (2) unveil potential links between NLMs and brain network disruptions, (3) estimate their robustness and generalisation power. The ultimate translational goal of this project is to identify the best-performing set of NLMs to develop a frontline mobile-phone app with clinical value, capable of capturing natural speech features for remote patient evaluation.
Champ scientifique
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
20009 San Sebastian
Espagne