Current trends in biobanking for rare diseases: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Rare diseases (RD) refer to a collection of approximately 5,000–8,000 individual diseases that have a low prevalence and are often genetic in origin. While RD can manifest throughout life, they frequently affect children and newborns. Common characteristics include being severe, disabling, life-threatening, degenerative and affecting different organ systems. The burden of RD is often exacerbated by a lack of specific treatments. Whilst there is etiological heterogeneity, there is overlap in cellular and molecular pathways. Amongst specialists, there is legitimate hope that based on genetic knowledge and pathway definition, a new medical classification system, currently called “precision medicine”, will be developed, which may change our view on how to apply shared therapeutic targets. Thus, collection of clinical and genetic data and biospecimens (in biobanks) will play an increasing role in diagnoses and development of therapies for RD. Biobanks are maintained collaboratively by researchers or their institutions, and involve a delicate balance between health policy objectives, academic research, public good outcomes, and community trust. Due to the nature of RD, international cooperation is critical for sharing limited numbers of RD samples and achieving a critical mass. Here we review the current and future direction of RD biobanks and discuss research and development stemming from the use of biospecimens to improve management of RD. Keywords: biobank, biospecimen, rare disease Corrigendum for this paper has ben published
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».