Pour ce faire, IMPACT mettra en œuvre une intégration basée sur l'intelligence artificielle (IA) des données cliniques et omiques du registre des patients ACM en utilisant un regroupement et un phénomapage de données mixtes non supervisés pour identifier les sous-groupes phénotypiques au sein de la cohorte de patients conduisant à la détection de cibles thérapeutiquement exploitables ainsi que pour stratifier les patients ACM. Le projet développera et caractérisera des modèles précliniques pertinents, à savoir la 3D in vitro microtissus cardiaques; elle permettra également d’établir leur utilité dans l’interprétation de variantes de ces gènes pathologiques dont la signification clinique est incertaine et dans l’identification de voies moléculaires pathologiques pouvant être ciblées sur le plan thérapeutique.

Avec ses travaux, le projet vise à ouvrir la voie à de nouvelles thérapies pour les principales maladies cardiovasculaires.