Interaction mécanistique cœur-cerveau et innovations en dépistage précoce
• Liens entre santé cardiovasculaire et maladies neurodégénératives, en particulier la santé cognitive, les troubles neurocognitifs et les mécanismes microvasculaires qui sous-tendent la neurodégénérescence et/ou le développement cérébral.
• Interactions mécanistiques cœur-cerveau étudiées sous l’angle de la neuro-immunologie ou de la santé mentale, par exemple.
• Innovation technologique en dépistage précoce des troubles du cœur et du cerveau grâce à la découverte de biomarqueurs, à la modélisation prédictive et à des outils de dépistage novateurs.
• Avancées de recherche en santé mentale, en particulier sur le rôle prédictif de la santé mentale pendant la jeunesse dans l’apparition des troubles cardiovasculaires à l’âge adulte, avec mobilisation d’expertise en psychiatrie et en psychologie.
• Prise en compte des facteurs de risque modifiables, notamment les déterminants sociaux de la santé et les facteurs comportementaux et interpersonnels qui influent sur la santé, dans les cas de troubles concomitants du cœur et du cerveau.
Politiques de santé et innovation dans les systèmes de santé
• Politiques sociales, économiques et de santé (à l’échelle locale, provinciale, nationale et internationale) qui accélèrent le progrès des technologies relatives à la santé cœur-cerveau ou améliorent la santé et la qualité de vie des personnes vivant avec un trouble du cœur ou du cerveau ou y étant vulnérables.
• Innovations en systèmes et programmes sociaux ou de santé qui répondent aux priorités soulevées par les collectivités, les gouvernements et d’autres fournisseurs de services, et mise à l’échelle de ces innovations.
Mégadonnées et intelligence artificielle
• Neuroscience computationnelle et IA appliquée à la neurologie visant à modéliser et à prédire l’évolution des troubles concomitants du cœur et du cerveau.
• Détermination, évaluation et prise en compte des facteurs de risque modifiables des troubles concomitants du cœur et du cerveau, y compris les déterminants sociaux de la santé, par l’analyse de mégadonnées.
• Analyse et intégration de données génomiques, protéomiques et multiomiques.