Integrative Neuroinformatics for Precision Prognostication and Personalized Therapeutics in Moderate and Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Despite changes in guideline-based management of moderate/severe traumatic brain injury (TBI) over the preceding decades, little impact on mortality and morbidity have been seen. This argues against the "one-treatment fits all" approach to such management strategies. With this, some preliminary advances in the area of personalized medicine in TBI care have displayed promising results. However, to continue transitioning toward individually-tailored care, we require integration of complex "-omics" data sets. The past few decades have seen dramatic increases in the volume of complex multi-modal data in moderate and severe TBI care. Such data includes serial high-fidelity multi-modal characterization of the cerebral physiome, serum/cerebrospinal fluid proteomics, admission genetic profiles, and serial advanced neuroimaging modalities. Integrating these complex and serially obtained data sets, with patient baseline demographics, treatment information and clinical outcomes over time, can be a daunting task for the treating clinician. Within this review, we highlight the current status of such multi-modal omics data sets in moderate/severe TBI, current limitations to the utilization of such data, and a potential path forward through employing integrative neuroinformatic approaches, which are applied in other neuropathologies. Such advances are positioned to facilitate the transition to precision prognostication and inform a top-down approach to the development of personalized therapeutics in moderate/severe TBI.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».