Analysis of APL1β28, a Surrogate Marker for Alzheimer Aβ42, Indicates Altered Precision of γ-Cleavage in the Brains of Alzheimer Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia in the elderly. Currently, therapeutic intervention after the disease onset is difficult because progressive neuronal death precedes clinical symptoms. Available medicines for AD, such as AchE inhibitors, transiently slow the progression of the dementia symptoms, but they do not inhibit the pathological process. At present, next generation anti-AD drugs are in development in many pharmaceutical companies. Importantly, most of them are to inhibit the progress of the pathological process and, thus, at the same time, the establishment of a highly probable prediction of future AD onset is inseparable. AD is now diagnosed using clinical criteria coupled with brain imaging systems such as SPECT and PET. To diagnose AD cases before the appearance of clinical symptoms, it will be necessary to (a) establish new, more sensitive clinical criteria, (b) develop methods for detecting the pathological accumulation of proteins (e.g. Abeta) in the brain, or (c) develop biomarkers for predicting the accumulation of Abeta/tau in the brain. Our recent discovery of APL1beta28, a possible biomarker of AD, may help in the development of early detection methods for AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».