The Onset of Type 2 Diabetes: Proposal for a Multi-Scale Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2D) is a common age-related disease, and is a major health concern, particularly in developed countries where the population is aging, including Europe. The multi-scale immune system simulator for the onset of type 2 diabetes (MISSION-T2D) is a European Union-funded project that aims to develop and validate an integrated, multilevel, and patient-specific model, incorporating genetic, metabolic, and nutritional data for the simulation and prediction of metabolic and inflammatory processes in the onset and progression of T2D. The project will ultimately provide a tool for diagnosis and clinical decision making that can estimate the risk of developing T2D and predict its progression in response to possible therapies. Recent data showed that T2D and its complications, specifically in the heart, kidney, retina, and feet, should be considered a systemic disease that is sustained by a pervasive, metabolically-driven state of inflammation. Accordingly, there is an urgent need (1) to understand the complex mechanisms underpinning the onset of this disease, and (2) to identify early patient-specific diagnostic parameters and related inflammatory indicators. OBJECTIVE: We aim to accomplish this mission by setting up a multi-scale model to study the systemic interactions of the biological mechanisms involved in response to a variety of nutritional and metabolic stimuli and stressors. METHODS: Specifically, we will be studying the biological mechanisms of immunological/inflammatory processes, energy intake/expenditure ratio, and cell cycle rate. The overall architecture of the model will exploit an already established immune system simulator as well as several discrete and continuous mathematical methods for modeling of the processes critically involved in the onset and progression of T2D. We aim to validate the predictions of our models using actual biological and clinical data. RESULTS: This study was initiated in March 2013 and is expected to be completed by February 2016. CONCLUSIONS: MISSION-T2D aims to pave the way for translating validated multilevel immune-metabolic models into the clinical setting of T2D. This approach will eventually generate predictive biomarkers for this disease from the integration of clinical data with metabolic, nutritional, immune/inflammatory, genetic, and gut microbiota profiles. Eventually, it should prove possible to translate these into cost-effective and mobile-based diagnostic tools.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».