Identifier les variantes du risque génétique et développer un modèle de prédiction par apprentissage profond du développement du handicap chez les personnes âgées : une étude utilisant l'Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement

Année :

2023

Demandeur :

Sun, Tao

Établissement :

Université Renmin de Chine

Courriel :

sun.tao@ruc.edu.cn

Numéro de projet :

2307001

État d’avancement du projet approuvé :

Actif

Résumé du projet

Le handicap chez les personnes âgées constitue un problème de santé important ayant un impact croissant sur les coûts en matière de soins de santé. L'identification des variantes de risque génétique associées au développement du handicap pourrait faire progresser notre compréhension des mécanismes biologiques liés au vieillissement. L'Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV) offre une occasion unique d'étudier cette association grâce à sa vaste collecte de données, y compris des variables génétiques et non génétiques. Notre étude vise à identifier les variantes génétiques associées au développement du handicap grâce à des études d'association pangénomique et à construire un modèle de prédiction précis du handicap à l'aide de techniques d'apprentissage profond. Nous analyserons les données de l'ÉLCV à l’aide de modèles de survie articulaire basés sur les copules, effectuerons des tests de handicap à l’échelle du génome et développerons un modèle de prédiction d’apprentissage profond utilisant des informations génétiques et non génétiques. Cette recherche pourrait mener à des percées dans la prévention précoce et le traitement du handicap chez les personnes âgées.