MODÉLISATION DE DIFFUSION SUR RÉSEAU DES MALADIES NEURODÉGÉNÉRATIVE

NETWORK-BASED DIFFUSION MODELING OF NEURODEGENERATIVE DISEASES

• Auteur / Autrice : Chanidapa Winalai
• Direction : Dominique Bicout
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : MBS - Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Inscription en doctorat le 02/10/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Translational Innovation in Medicine and Complexity
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : EPSP - Environnement et Prévention en Santé des Populations

Mots clés

Mots clés libres

Maladies neurodégénératives

Modélisation

Cerveau

Réseaux

Machine learning

Neurodegenerative diseases

Modeling

Brain

Network

Machine learning

Résumé

Notre recherche vise à fournir une analyse complète des maladies neurodégénératives au sein du cerveau. Les objectifs incluent : 1. Étudier la relation entre les symptômes cliniques et les changements neuropathologiques sous-jacents : Nous nous concentrerons sur des maladies neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer et la maladie de Parkinson, en visant à comprendre comment des symptômes spécifiques sont corrélés à la détérioration de régions particulières du cerveau. 2. Développer des modèles computationnels ou des algorithmes : Ces modèles amélioreront la détection précoce et la précision diagnostique des maladies neurodégénératives en utilisant des données cliniques. En intégrant diverses sources de données, nous visons à créer des outils prédictifs robustes capables d'identifier les signes précoces de neurodégénérescence. 3. Évaluer la faisabilité et l'utilité des techniques de neuroimagerie : Des techniques telles que l'IRM et les scanners PET seront évaluées pour leur efficacité à cartographier la progression de la maladie et à prédire les résultats cliniques. En validant ces méthodes d'imagerie, nous visons à améliorer leur utilisation dans la pratique clinique courante pour surveiller le développement de la maladie et la réponse au traitement. Nos résultats ont des implications significatives pour le développement d'outils diagnostiques et d'approches thérapeutiques. En améliorant notre compréhension de la localisation et de la progression des maladies neurodégénératives, nous visons à contribuer à des stratégies de gestion et de traitement plus efficaces, améliorant en fin de compte les résultats et la qualité de vie des patients affectés par ces troubles dévastateurs.

Thesis Objectives Our research aims to provide a comprehensive analysis of neurodegenerative diseases within the brain. The objectives include: 1. Investigate the relationship between clinical symptoms and underlying neuropathological changes: We will focus on neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease and Parkinson's disease, aiming to understand how specific symptoms correlate with the deterioration of particular brain regions. 2. Develop computational models or algorithms: These models will improve early detection and diagnostic accuracy of neurodegenerative diseases by utilizing clinical data. By integrating various data sources, we aim to create robust predictive tools that can identify early signs of neurodegeneration. 3. Assess the feasibility and utility of neuroimaging techniques: Techniques such as MRI and PET scans will be evaluated for their effectiveness in mapping disease progression and predicting clinical outcomes. By validating these imaging methods, we aim to enhance their use in routine clinical practice for monitoring disease development and response to treatment. Our findings have significant implications for the development of diagnostic tools and therapeutic approaches. By improving our understanding of the localization and progression of neurodegenerative diseases, we aim to contribute to more effective management and treatment strategies, ultimately improving patient outcomes and quality of life for those affected by these devastating disorders.