Tätä varten IMPACT toteuttaa tekoälyyn perustuvan ACM-potilasrekisteristä saatavien kliinisten ja omiikkatietojen integroinnin, jossa käytetään valvomatonta yhdistelmätietojen klusterointia ja fenomaappausta fenotyyppisten alaryhmien tunnistamiseksi potilasryhmässä, mikä johtaa terapeuttisesti toteuttamiskelpoisten kohteiden havaitsemiseen ja ACM-potilaiden ositukseen. Hankkeessa kehitetään ja luonnehditaan asiaankuuluvia prekliinisiä malleja, nimittäin 3D:tä. in vitro sydämen mikrokudokset; se osoittaa myös niiden hyödyllisyyden näiden tautigeenien sellaisten muunnosten tulkinnassa, joiden kliininen merkitys on epävarma, ja sellaisten patologisten molekyylireittien tunnistamisessa, joihin voidaan kohdistaa terapeuttisia toimenpiteitä.

Työn tavoitteena on tasoittaa tietä uusille hoidoille merkittäviin sydän- ja verisuonitauteihin.