A Framework for Development of Useful Metabolomic Biomarkers and Their Effective Knowledge Translation
Notice bibliographique
Résumé
Despite the significant advantages of metabolomic biomarkers, no diagnostic tests based on metabolomics have been introduced to clinical use. There are many reasons for this, centered around substantial obstacles in developing clinically useful metabolomic biomarkers. Most significant is the need for interdisciplinary teams with expertise in metabolomics, analysis of complex clinical and metabolomic data, and clinical care. Importantly, the clinical need must precede biomarker discovery, and the experimental design for discovery and validation must reflect the purpose of the biomarker. Standard operating procedures for procuring and handling samples must be developed from the beginning, to ensure experimental integrity. Assay design is another challenge, as there is not much precedent informing this. Another obstacle is that it is not yet clear how to protect any intellectual property related to metabolomic biomarkers. Viewing a metabolomic biomarker as a natural phenomenon would inhibit patent protection and potentially stifle commercial interest. However, demonstrating that a metabolomic biomarker is actually a derivative of a natural phenomenon that requires innovation would enhance investment in this field. Finally, effective knowledge translation strategies must be implemented, which will require engagement with end users (clinicians and lab physicians), patient advocate groups, policy makers, and payer organizations. Addressing each of these issues comprises the framework for introducing a metabolomic biomarker to practice.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».