Human and computational models of atopic dermatitis: A review and perspectives by an expert panel of the International Eczema Council
Notice bibliographique
Résumé
Atopic dermatitis (AD) is a prevalent disease worldwide and is associated with systemic comorbidities representing a significant burden on patients, their families, and society. Therapeutic options for AD remain limited, in part because of a lack of well-characterized animal models. There has been increasing interest in developing experimental approaches to study the pathogenesis of human AD in vivo, in vitro, and in silico to better define pathophysiologic mechanisms and identify novel therapeutic targets and biomarkers that predict therapeutic response. This review critically appraises a range of models, including genetic mutations relevant to AD, experimental challenge of human skin in vivo, tissue culture models, integration of "omics" data sets, and development of predictive computational models. Although no one individual model recapitulates the complex AD pathophysiology, our review highlights insights gained into key elements of cutaneous biology, molecular pathways, and therapeutic target identification through each approach. Recent developments in computational analysis, including application of machine learning and a systems approach to data integration and predictive modeling, highlight the applicability of these methods to AD subclassification (endotyping), therapy development, and precision medicine. Such predictive modeling will highlight knowledge gaps, further inform refinement of biological models, and support new experimental and systems approaches to AD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».