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Enregistrement W2346245458 · doi:10.18632/oncotarget.9175

Alzheimer disease research in the 21st century: past and current failures, new perspectives and funding priorities

2016· article· en· W2346245458 sur OpenAlexaffabout
Francesca Pistollato, Elan Ohayon, Ann Lam, Gillian R. Langley, Thomas J. Novak, David Pamies, George Perry, Eugenia Trushina, Robin S. B. Williams, Alex E. Roher, Thomas Härtung, Stevan Harnad, Neal D. Barnard, Martha Clare Morris, Mei-Chun Lai, Ryan Merkley, P. Charukeshi Chandrasekera

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésPrioritizationDiseaseGovernment (linguistics)MedicineMedical researchEngineering ethicsManagement scienceData scienceRisk analysis (engineering)Computer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Francesca Pistollato 1 , Elan L. Ohayon 2 , Ann Lam 1,2 , Gillian R. Langley 3 , Thomas J. Novak 4 , David Pamies 5 , George Perry 6 , Eugenia Trushina 7 , Robin S.B. Williams 8 , Alex E. Roher 9,10 , Thomas Hartung 5 , Stevan Harnad 11 , Neal Barnard 1 , Martha Clare Morris 12 , Mei-Chun Lai 1 , Ryan Merkley 1 and P. Charukeshi Chandrasekera 1 1 Physicians Committee for Responsible Medicine, Washington, DC, USA 2 Green Neuroscience Laboratory, Neurolinx Research Institute, San Diego, CA, USA 3 Research and Toxicology Department, Humane Society International, London, UK 4 Cellular Dynamics International, Madison, WI, USA 5 CAAT, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA 6 College of Sciences, University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA 7 Department of Neurology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA 8 Centre for Biomedical Sciences, School of Biological Sciences, Royal Holloway University of London, Egham, UK 9 Division of Clinical Education, Midwestern University, Glendale, AZ, USA 10 Division of Neurobiology, Barrow Neurological Institute, Phoenix, AZ, USA 11 Department of Psychology, University of Quebec/Montreal, Montreal, Canada 12 Section of Nutrition and Nutritional Epidemiology, Department of Internal Medicine, Rush University, Chicago, IL, USA Correspondence to: Francesca Pistollato, email: // Keywords : Alzheimer disease, animal models, human methods, induced pluripotent stem cells, computational models, Gerotarget Received : September 29, 2015 Accepted : April 18, 2016 Published : May 04, 2016 Abstract Much of Alzheimer disease (AD) research has been traditionally based on the use of animals, which have been extensively applied in an effort to both improve our understanding of the pathophysiological mechanisms of the disease and to test novel therapeutic approaches. However, decades of such research have not effectively translated into substantial therapeutic success for human patients. Here we critically discuss these issues in order to determine how existing human-based methods can be applied to study AD pathology and develop novel therapeutics. These methods, which include patient-derived cells, computational analysis and models, together with large-scale epidemiological studies represent novel and exciting tools to enhance and forward AD research. In particular, these methods are helping advance AD research by contributing multifactorial and multidimensional perspectives, especially considering the crucial role played by lifestyle risk factors in the determination of AD risk. In addition to research techniques, we also consider related pitfalls and flaws in the current research funding system. Conversely, we identify encouraging new trends in research and government policy. In light of these new research directions, we provide recommendations regarding prioritization of research funding. The goal of this document is to stimulate scientific and public discussion on the need to explore new avenues in AD research, considering outcome and ethics as core principles to reliably judge traditional research efforts and eventually undertake new research strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0250,026
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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