Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.

Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.

Aging is the predominant risk factor for developing Alzheimer's disease (AD) and other dementias. Recently, DNA methylation has been used to estimate the brain age and the brain age acceleration (defined as the difference between its biological and chronological ages) has been linked to increased risk of AD and other dementias. It remains an open question whether the brain’s accelerated aging can be inferred from DNA methylation obtained from easily accessible tissues such as peripheral blood. The main objective of this project is to identify peripheral blood epigenetic biomarkers for brain age, AD and other dementias and develop a predictive machine learning model for evaluating disease risk. Such a predictor would identify those people at greatest risk of developing the disease earlier, when disease modifying therapies are deemed most effective, reducing the need for long-term care and increasing quality of life.

Le vieillissement est le principal facteur de risque de développer la maladie d’Alzheimer (MA) et d’autres démences. Récemment, la méthylation de l’ADN a été utilisée pour estimer l’âge du cerveau et l’accélération de l’âge du cerveau (définie comme la différence entre son âge biologique et son âge chronologique) a été liée à un risque accru de MA et d’autres démences. La question reste ouverte de savoir si le vieillissement accéléré du cerveau peut être déduit de la méthylation de l’ADN obtenue à partir de tissus facilement accessibles comme le sang circulant. L’objectif principal de ce projet est de déterminer les biomarqueurs épigénétiques du sang circulant pour l’âge du cerveau, la MA et d’autres démences et de développer un modèle prédictif d’apprentissage automatique pour évaluer le risque de maladie. Un tel prédicteur permettrait d’identifier plus tôt les personnes les plus susceptibles de développer la maladie, au moment où les thérapies modificatrices de la maladie sont jugées les plus efficaces, ce qui réduirait le besoin de soins à long terme et augmenterait la qualité de vie.

In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.

À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.

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