Perspectives for systems biology in the management of tuberculosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Standardised management of tuberculosis may soon be replaced by individualised, precision medicine-guided therapies informed with knowledge provided by the field of systems biology. Systems biology is a rapidly expanding field of computational and mathematical analysis and modelling of complex biological systems that can provide insights into mechanisms underlying tuberculosis, identify novel biomarkers, and help to optimise prevention, diagnosis and treatment of disease. These advances are critically important in the context of the evolving epidemic of drug-resistant tuberculosis. Here, we review the available evidence on the role of systems biology approaches - human and mycobacterial genomics and transcriptomics, proteomics, lipidomics/metabolomics, immunophenotyping, systems pharmacology and gut microbiomes - in the management of tuberculosis including prediction of risk for disease progression, severity of mycobacterial virulence and drug resistance, adverse events, comorbidities, response to therapy and treatment outcomes. Application of the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach demonstrated that at present most of the studies provide "very low" certainty of evidence for answering clinically relevant questions. Further studies in large prospective cohorts of patients, including randomised clinical trials, are necessary to assess the applicability of the findings in tuberculosis prevention and more efficient clinical management of patients.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle