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OACTIVE – Advanced personalised, multi-scale computer models preventing OsteoArthritis

Titolo progettoOACTIVE – Advanced personalised, multi-scale computer models preventing OsteoArthritis

Data inizio e fine: 2017 – 2021

Ente Finanziatore/Programma: Horizon 2020. Call SC1-PM-17-2017. Personalised computer models and in-silico systems for well-being (RIA).

Partnership: EDEX – Educational Excellence Corporation Limited – Cyprus (Capofila); ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS – Greece; Liverpool John Moores University – United Kingdom; Panepistimio Patron – Greece; Smartex S.R.L. – Italy; Katholieke Universiteit Leuven – Belgium; Center for Technology Research And Innovation LTD – Cyprus; Acondicionamiento Tarrasense Associacion – Spain; Fondazione Ri.MED-  Italy; TIME.LEX – Belgium; AXIA Innovation UG – Germany; Animus Rehabilitation & Recovery Center – Greece; Fundacion para la Investigacion del Hospital Universitario La Fe de la Comunidad Valenciana – Spain.

Abstract:
L’osteoartrite (OA) è una malattia degenerativa della cartilagine articolare e la forma più comune di artrite che causa dolore articolare, limitazione della mobilità e, quindi, riduce l’indipendenza e la qualità generale della vita. Mentre i dati disponibili hanno dimostrato il ruolo dei vari fattori di rischio modificabili o non modificabili nello sviluppo e nella progressione dell’OA, nessuno studio ha fin’ora esplorato in modo approfondito l’integrazione di altri set di informazioni specifiche per il singolo paziente. Il progetto OACTIVE intende colmare questo gap, adottando un approccio olistico, in cui le informazioni specifiche del paziente provenienti da vari livelli (cellulare, tissutale, ec.) saranno integrate e combinate con altre informazioni (biomarcatori, modelli comportamentali e fattori di rischio sociali-ambientali) per individuare fattori prognostici e sviluppare  interventi personalizzati al fine di ritardare l’insorgenza dell’OA e rallentarne la progressione.
Grazie all’utilizzo di modelli computazionali, meccanicistici e fenomenologici, e all’analisi di big data, sarà possibile disegnare modelli prognostici e terapie personalizzate. La missione di OACTIVE è quindi migliorare l’assistenza sanitaria, migliorando la diagnosi dell’OA grazie ad una più completa comprensione della fisiopatologia, delle dinamiche e della risposta dei pazienti alle cure.

OActive project video

OActive Newsletter Final Issue

OActive web site

This research project has received funding from the European Community’s H2020 Programme,
under grant agreement Nr. 777159. Funding scheme: H2020-SC1-PM-17-2017.
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