Lost in translation: five grand challenges for proteomic biomarker discovery
Notice bibliographique
Résumé
The biomedical community has the imperative to develop reliable, clinically relevant and generalizable bioassays that can be used to accurately recognize those individuals with early-stage disease or those patients who will respond to therapy, with the ultimate aim of achieving individualized medicine. In recent years, increasingly sophisticated proteomic screening technologies have been introduced, providing the biomedical community with a valuable new approach for the systematic discovery and validation of novel diagnostic, prognostic and therapeutic tools. Nevertheless, the complexity of the cellular milieu wherein a variety of macromolecules interact in dynamic fashion, combined with the complex clinical manifestation of chronic pathologies and widespread diversity of patient populations, mean that universal biomarkers will not be easily developed. In this review, the five key challenges that must be surmounted in order to advance the clinical impact of this nascent field are described, and plausible solutions based on the authors' own ongoing proteomic profiling of cardiovascular disease is outlined.
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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 | 0,053 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».