NeuroPM toolbox: integrating Molecular, Neuroimaging and Clinical data for Characterizing Neuropathological Progression and Individual Therapeutic Needs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a critical need for a better multiscale and multifactorial understanding of neurological disorders, covering from genes to neuroimaging to clinical factors and treatments effects. Here we present NeuroPM-box , a cross-platform, user-friendly and open-access software for characterizing multiscale and multifactorial brain pathological mechanisms and identifying individual therapeutic needs. The implemented methods have been extensively tested and validated in the neurodegenerative context, but there is not restriction in the kind of disorders that can be analyzed. By using advanced analytic modeling of molecular, neuroimaging and/or cognitive/behavioral data, this framework allows multiple applications, including characterization of: (i) the series of sequential states (e.g. transcriptomic, imaging or clinical alterations) covering decades of disease progression, (ii) intra-brain spreading of pathological factors (e.g. amyloid and tau misfolded proteins), (iii) synergistic interactions between multiple brain biological factors (e.g. direct tau effects on vascular and structural properties), and (iv) biologically-defined patients stratification based on therapeutic needs (i.e. optimum treatments for each patient). All models’ outputs are biologically interpretable. A 4D-viewer allows visualization of spatiotemporal brain (dis)organization. Originally implemented in MATLAB, NeuroPM-box is compiled as standalone application for Windows, Linux and Mac environments: neuropm-lab.com/software . In a “regular” workstation, it can analyze over 150 subjects per day, reducing the need for using clusters or High-Performance Computing (HPC) for large-scale datasets. This open-access tool for academic researchers may significantly contribute to a better understanding of complex brain processes and to accelerating the implementation of Precision Medicine (PM) in neurology.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,009 |
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 ».