Biomarker‐driven phenotyping in Parkinson's disease: A translational missing link in disease‐modifying clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Past clinical trials of putative neuroprotective therapies have targeted PD as a single pathogenic disease entity. From an Oslerian clinicopathological perspective, the wide complexity of PD converges into Lewy bodies and justifies a reductionist approach to PD: A single-mechanism therapy can affect most of those sharing the classic pathological hallmark. From a systems-biology perspective, PD is a group of disorders that, while related by sharing the feature of nigral dopamine-neuron degeneration, exhibit unique genetic, biological, and molecular abnormalities, which probably respond differentially to a given therapeutic approach, particularly for strategies aimed at neuroprotection. Under this model, only biomarker-defined, homogenous subtypes of PD are likely to respond optimally to therapies proven to affect the biological processes within each subtype. Therefore, we suggest that precision medicine applied to PD requires a reevaluation of the biomarker-discovery effort. This effort is currently centered on correlating biological measures to clinical features of PD and on identifying factors that predict whether various prodromal states will convert into the classical movement disorder. We suggest, instead, that subtyping of PD requires the reverse view, where abnormal biological signals (i.e., biomarkers), rather than clinical definitions, are used to define disease phenotypes. Successful development of disease-modifying strategies will depend on how relevant the specific biological processes addressed by an intervention are to the pathogenetic mechanisms in the subgroup of targeted patients. This precision-medicine approach will likely yield smaller, but well-defined, subsets of PD amenable to successful neuroprotection. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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 | 0,119 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».