Disease modification and biomarker development in Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in advancing Parkinson disease (PD) research is whether it represents one disorder or many. Does each genetic PD inform a common pathobiology or represent a unique entity? Do the similarities between genetic and idiopathic forms of PD outweigh the differences? If aggregates of α-synuclein in Lewy bodies and Lewy neurites are present in most (α-synucleinopathies), are they also etiopathogenically significant in each (α-synuclein pathogenesis)? Does it matter that postmortem studies in PD have demonstrated that mixed protein-aggregate pathology is the rule and pure α-synucleinopathy the exception? Should we continue to pursue convergent biomarkers that are representative of the diverse whole of PD or subtype-specific, divergent biomarkers, present in some but absent in most? Have clinical trials that failed to demonstrate efficacy of putative disease-modifying interventions been true failures (shortcomings of the hypotheses, which should be rejected) or false failures (shortcomings of the trials; hypotheses should be preserved)? Each of these questions reflects a nosologic struggle between the lumper's clinicopathologic model that embraces heterogeneity of one disease and the splitter's focus on a pathobiology-specific set of diseases. Most important, even if PD is not a single disorder, can advances in biomarkers and disease modification be revised to concentrate on pathologic commonalities in large, clinically defined populations? Or should our efforts be reconstructed to focus on smaller subgroups of patients, distinguished by well-defined molecular characteristics, regardless of their phenotypic classification? Will our clinical trial constructs be revised to target larger and earlier, possibly even prodromal, cohorts? Or should our trials efforts be reconstructed to target smaller but molecularly defined presymptomatic or postsymptomatic cohorts? At the Krembil Knowledge Gaps in Parkinson's Disease Symposium, the tentative answers to these questions were discussed, informed by the failures and successes of the fields of breast cancer and cystic fibrosis.
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) | 0,001 | 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 ».