Alzheimer's disease research and development: a call for a new research roadmap
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological projections of the prevalence of Alzheimer's disease (AD) and related dementias, the rapidly expanding population over the age of 65, and the enormous societal consequence on health, economics, and community foretell of a looming global public health crisis. Currently available treatments for AD are symptomatic, with modest effect sizes and limited impact on longer term disease outcomes. There have been no newly approved pharmaceutical treatments in the last decade, despite enormous efforts to develop disease-modifying treatments directed at Alzheimer's-associated pathology. An unprecedented collaborative effort of government, regulators, industry, academia, and the community at-large is needed to address this crisis and to develop an actionable plan for rapid progress toward successfully developing effective treatments. Here, we map out a course of action in four key priority areas, including (1) addressing the fundamental mechanisms of disease, with the goal of developing a core set of research tools, a framework for data sharing, and creation of accessible validated and replicated disease models; (2) developing translational research that emphasizes rapid progress in disease model development and better translation from preclinical to clinical stages, deploying leading technologies to more accurately develop predictive models; (3) preventing AD through the development of robust methods and resources to advance trials and creating fundamental resources such as continuous adaptive trials, registries, data repositories, and instrument development; and (4) innovating public/private partnerships and global collaborations, with mechanisms to incentivize collaborations and investments, develop larger precompetitive spaces, and more rapid data sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».