Identification et validation de variantes d'ADN, des ARN non codants (miARN et ARNnc), des protéines et des panels de métabolites dans l'urine en tant que biomarqueurs pour la détection précoce de la maladie d'Alzheimer (MA).

Identification and validation of urinary DNA variants, non-coding RNAs (including miRNA and lncRNA), proteins, and metabolite panels as biomarkers for the early detection of Alzheimer's disease (AD).

• Auteur / Autrice : Kabandana Dany Mukesha
• Direction : Guillaume Sacco, Hüseyin Firat
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Interactions Moléculaires et Cellulaires
• Date : Inscription en doctorat le 04/09/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de la vie et de la santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : COGNITION BEHAVIOUR TECHNOLOGY

Mots clés

Mots clés libres

La maladie d'Alzheimer

Biomarquers

Intégration des données omiques

Alzheimer's Disease

Biomarkers

Integration of Omics data

Résumé

La maladie d'Alzheimer (MA) est une maladie neurodégénérative dévastatrice qui touche des millions de personnes dans le monde. Un diagnostic précoce est crucial pour une intervention et un traitement efficaces. Cette proposition de recherche décrit un projet de doctorat complet de trois ans visant à identifier et à valider de nouveaux biomarqueurs pour la détection précoce de la MA à l'aide de tests basés sur l'urine, ainsi que de données sur le sang, la salive et l'imagerie. Le projet de recherche doctoral sera mené au sein de la société Firalis en co-tutelle avec l'Université de la Côte d'Azur. Ce projet contribuera au développement d'un protocole de diagnostic combinatoire basé sur des biomarqueurs périphériques basé sur les données de l'IA pour les stades précoces de la MA, en tant que forme majeure de démence. L'intégration de multiples sources de données et de technologies de pointe chez Firalis, en collaboration avec le laboratoire universitaire CoBTeK et autres paternaires di Projet EU Combidiag, contribuera à faire progresser notre compréhension de la MA et à améliorer le diagnostic précoce, bénéficiant à terme aux patients et à leurs familles.

Alzheimer's disease (AD) is a devastating neurodegenerative disorder that affects millions of individuals worldwide. Early diagnosis is crucial for effective intervention and treatment. This research proposal outlines a comprehensive three-year PhD project aimed at identifying and validating novel biomarkers for early AD detection using urine-based assays, alongside blood, saliva, and imaging data. The PhD research project will be conducted at Firalis company in co-supervision with the University of Cote d'Azur. This project will contribute to developing an AI-data-driven peripheral biomarker based combinatorial diagnostic protocol for early stages of AD, as a major form of dementia. The integration of multiple data sources and cutting-edge technologies at Firalis, in collaboration with the university laboratory CoBTeK and other paterners from the Combidiag EU Project, will contribute to advancing our understanding of AD and improving early diagnosis, ultimately benefiting patients and their families.