Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Presnovne možganske spremembe nevrodegenerativnih demenc in njihove korelacije s histopatološkimi spremembami v možganih

Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
3.03.00  Medicina  Nevrobiologija   
1.02.00  Naravoslovje  Fizika   

Koda Veda Področje
3.01  Medicinske in zdravstvene vede  Temeljna medicina 
1.03  Naravoslovne vede  Fizika 
Ključne besede
Nevrodegenerativne bolezni, biomerkerji, slikanje možganov, mrežna analiza, metode globokega učenja, histopatologija, 2-[18F]FDG-PET, presnovni vzorci, alzheimerjeva bolezen, demenca z levijevimi telecsi, demenca pri parkinsonovi bolezeni, frontotemporalna demenca, Cretzfeldt Jacobova bolezen
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (27)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  34576  dr. Rok Berlot  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  100 
2.  39909  Anka Cuderman  Metabolne in hormonske motnje  Raziskovalec  2022 - 2023 
3.  30915  dr. Dejan Georgiev  Nevrobiologija  Raziskovalec  2022 - 2023  215 
4.  28624  dr. Milica Gregorič Kramberger  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  254 
5.  38537  Jan Jamšek  Reprodukcija človeka  Raziskovalec  2020 - 2023  47 
6.  33876  Luka Jensterle  Srce in ožilje  Raziskovalec  2020 - 2023  42 
7.  15737  dr. Robert Jeraj  Fizika  Raziskovalec  2020 - 2023  553 
8.  53651  Žan Klaneček  Fizika  Mladi raziskovalec  2020 - 2023  23 
9.  30072  dr. Maja Kojović  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  131 
10.  22346  dr. Luka Ležaič  Reprodukcija človeka  Raziskovalec  2022 - 2023  239 
11.  35428  dr. Alenka Matjašič  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2023  35 
12.  54927  Jernej Mlakar  Nevrobiologija  Raziskovalec  2021 - 2023  92 
13.  51885  dr. Matej Perovnik  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  98 
14.  05380  dr. Zvezdan Pirtošek  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  745 
15.  07090  dr. Mara Popović  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2021  306 
16.  29364  dr. Sebastijan Rep  Reprodukcija človeka  Raziskovalec  2020 - 2023  120 
17.  51578  dr. Tomaž Rus  Nevrobiologija  Raziskovalec  2020 - 2023  74 
18.  27760  dr. Urban Simončič  Fizika  Raziskovalec  2020 - 2023  120 
19.  17683  Ivan Slodnjak    Raziskovalec  2020 - 2023  42 
20.  29238  dr. Aljaž Sočan  Farmacija  Raziskovalec  2020 - 2023  86 
21.  52305  Suzana Stritar    Tehnični sodelavec  2022 - 2023 
22.  21552  dr. Andrej Studen  Fizika  Raziskovalec  2020 - 2023  131 
23.  53652  Eva Štokelj  Fizika  Mladi raziskovalec  2020 - 2023  17 
24.  24691  dr. Petra Tomše  Srce in ožilje  Raziskovalec  2020 - 2023  124 
25.  15442  dr. Maja Trošt  Nevrobiologija  Vodja  2020 - 2023  460 
26.  20484  dr. Katja Zaletel  Metabolne in hormonske motnje  Raziskovalec  2020 - 2023  420 
27.  28143  dr. Andrej Zupan  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2023  53 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0312  Univerzitetni klinični center Ljubljana  Ljubljana  5057272000  77.480 
2.  0381  Univerza v Ljubljani, Medicinska fakulteta  Ljubljana  1627066  48.255 
3.  1554  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko  Ljubljana  1627007  34.117 
Povzetek
Demenca predstavlja velik zdravstveni, socialni in gospodarski problem po vsem svetu. V Evropi trenutno trpi za demenco 10,5 milijona ljudiin iskanje vzročnih zdravil za nevrodegenerativne možganske motnje ostaja velika družbena potreba. Eden izmed razlogov za to so nezadostni biomarkerji različnih sindromov demence, ki bi omogočili pravilno zgodnjo diagnozo in vključevanje bolnikov s specifičnimi sindromi demence v klinična preskušanja. V predlaganem projektu bomo identificirali in validirali nove presnovne možganske biomarkerje pri različnih sindromih demence. Kot prvi jih bomo validirali z rezultati histopatoloških najdb. Razvili bomo tudi dva nova avtomatizirana klasifikacijska algoritma, osnovana na metodah strojnega učenja za analizo presnovnih slik možganov v namen izboljšanja diagnostične natančnosti sindromov demence. Najpogostejše nevrodegenerativne demence so demenca zaradialzheimerjeve bolezni (AD), demenca z Lewyjevimi telesci (DLB), demenca pri parkinsonovi bolezni (PDD) in frontotemporalna demenca (FTD).AD, DLB, PDD in FTD so počasi napredujoče bolezni, za razliko od hitro potekajoče Creutzfeld-Jacobove bolezni (CJD). Za vse sindrome je značilno prekrivanje klinične slike v zgodnjih fazah bolezni in delež napačno diagnosticiranih bolnikov okoli 30 %. Različni biomarkerji so že na voljo za AD, medtem ko primanjkuje biomarkerjev za ne-AD demence.Potrebno je dodatno izboljšanje biomarkejev pri AD in razvoj biomarkerjev za ne-AD demence. V predlagani raziskave nameravamo, kot prvo, identificirani in validirati značilne presnovne možganske vzorce pri AD, DLB, PDD, FTD in CJD v kohorti slovenskih bolnikov s temi nevrodegenerativnimi demencami in mrežno analizo njihovih 2-[18F]FDG-PET slik. Kot drugo, kot prvi nameravamo opraviti histopatološko validacijo značilnih presnovnih možganskih vzorcev pri AD in CJD s preučitvijo korelacij topografije in izraženosti obeh presnovnih vzorcev z rezultati histopatološkega pregleda možganska tkiva pri obdukciji. Kot tretje, razvili bomo dve različni avtomatizirani vrsti analize 2-[18F]FDG-PET slik za potrebe diferencialne diagnoze nevrodegenerativnih demenc in primerjali mere uspešnosti modelov. Po 20 slik 2-[18F]FDG-PET bolnikov z AD, DLB, PDD, FTD in CJD ter 20 zdravih kontrolnih udeležencev NC bomo analizirali z avtomatiziranim skaliranim subprofilnim modelom osnovanim na analizi glavnih komponent z uporabo ScAnVP programske opreme za identifikacijo značilnih presnovnih vzorcev. Na novo identificirani in specifični za različne demence vzorci bodo nato validirani tako na neodvisni kohorti bolnikov z različnimi nevrodegenerativnimi demencami in NC, kot s korelacijami histopatolških najdb v primeru AD in CJD značilnega presnovnega vzorca. Kot prvi bomo razvili tudi multinomialni klasifikacijski algoritem logistične regresije, ki bo klasificiral 2-[18F]FDG-PET slike v šest razredov, i.e. AD, DLB, PDD, FTD, CJD ali nedoločena demenca. Razvili bomo tudi model osnovan na globokih nevronskih mrežah, ki ga bo sestavljala več-slojna konvolucijska nevronska mreža in klasifikator, ki bo razvrščal slike v diagnostične razrede. Statistične mere uspešnosti dveh algoritmov bodo ocenjene in primerjane. Klinična diagnoza (ali patološka diagnoza v primeru AD in CJD) postavljena na pregledu vsaj dve leti po slikanju bo smatrana kot zlati standard. Na osnovi preliminarnih rezultatov verjamemo, da bodo rezultati predlagane raziskave pomembno izboljšali natančnost diagnoze sindromov demence in izboljšali uporabnost presnovnega slikanja možganov v raziskovalne in klinične namene. Za dosego predlaganih ciljev smo sestavili interdisciplinarno raziskovalno ekipo nevrologov, specialistov nuklearne medicine, patologov in medicinskih fizikov iz Univerzitetnega kliničnega centra Ljubljana in Univerze v Ljubljani. Izkušena ekipa zagotavlja unikatno multidisciplinarno platformo za predlagani projekt.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno