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Enregistrement W3204875813 · doi:10.3390/biomedicines9101348

ReCODE: A Personalized, Targeted, Multi-Factorial Therapeutic Program for Reversal of Cognitive Decline

2021· article· en· W3204875813 sur OpenAlexaboutno aff
Rammohan V. Rao, Sharanya Kumar, Julie Gregory, Christine Coward, Sho Okada, William Lipa, Lance Kelly, Dale E. Bredesen

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionMedicineCognitive declineWilcoxon signed-rank testRandomized controlled trialClinical trialCognitive impairmentDiseaseGerontologyPsychiatryDementiaInternal medicineMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is the major cause of age-associated cognitive decline, and in the absence of effective therapeutics is progressive and ultimately fatal, creating a dire need for successful prevention and treatment strategies. We recently reported results of a successful proof-of-concept trial, using a personalized, precision medicine protocol, but whether such an approach is readily scalable is unknown. OBJECTIVE: In the case of AD, there is not a single therapeutic that exerts anything beyond a marginal, unsustained, symptomatic effect. This suggests that the monotherapeutic approach of drug development for AD may not be an optimal one, at least when used alone. Using a novel, comprehensive, and personalized therapeutic system called ReCODE (reversal of cognitive decline), which proved successful in a small, proof-of-concept trial, we sought to determine whether the program could be scaled to improve cognitive and metabolic function in individuals diagnosed with subjective cognitive impairment, mild cognitive impairment, and early-stage AD. METHODS: 255 individuals submitted blood samples, took the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, and answered intake questions. Individuals who enrolled in the ReCODE program had consultations with clinical practitioners, and explanations of the program were provided. Participants had follow-up visits that included education regarding diet, lifestyle choices, medications, supplements, repeat blood sample analysis, and MoCA testing between 2 and 12 months after participating in the ReCODE program. Pre- and post-treatment measures were compared using the non-parametric Wilcoxon signed rank test. RESULTS AND CONCLUSIONS: By comparing baseline to follow-up testing, we observed that MoCA scores either significantly improved or stabilized in the entire participant pool-results that were not as successful as those in the proof-of-concept trial, but more successful than anti-amyloid therapies-and other risk factors including blood glucose, high-sensitivity C-reactive protein, HOMA-IR, and vitamin D significantly improved in the participant pool. Our findings provide evidence that a multi-factorial, comprehensive, and personalized therapeutic program designed to mitigate AD risk factors can improve risk factor scores and stabilize or reverse the decline in cognitive function. Since superior results were obtained in the proof-of-concept trial, which was conducted by a small group of highly trained and experienced physicians, it is possible that results from the use of this personalized approach would be enhanced by further training and experience of the practicing physicians. Nonetheless, the current results provide further support indicating the potential of such an approach for the prevention and reversal of cognitive decline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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