Generation of the AD Informer Set: Chemical tools to facilitate Alzheimer’s disease drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Currently, treatments for Alzheimer’s disease (AD) predominantly include acetylcholinesterase inhibitors, which address the symptomatic effects of the disease. The discovery of disease modifying interventions in the development and progression of AD are critical as there are currently no drugs or biologics which can elicit disease modifying effects. Promisingly there is an increase in the number of novel therapeutic strategies targeting AD that have progressed to clinical trials, and interrogation of targets implicated in AD pathology remains an area of extensive research. Method To assist the discovery of novel strategies that slow or halt AD pathology we have generated the AD Informer Set, the first iteration of which contains more than 150 chemical tools. We will make solutions of the physical set as well as all associated data available to the scientific community in 2021. Further data is being collected on compound kinetic solubility, pharmacokinetic properties, potential off‐target liabilities, and AD‐specific readouts, including mitochondrial metabolism, oxidative stress and glycolysis, and effects on p‐Tau and Aβ expression levels. Result The AD Informer Set includes compounds for targets that have AD implicated biology, either well validated or recently suggested, and contains relevant information about the gene, compound structure and activity, and associated AD phenotypes. 1, 2 Conclusion The AD Informer Set will be shared with the scientific community at large to qualify assays, interrogate target validity in AD models, and to provide positive controls to aid in the discovery of new chemical entities. References: (1) Hodes RJ, Buckholtz N. Accelerating Medicines Partnership: Alzheimer's Disease (AMP‐AD) Knowledge Portal Aids Alzheimer's Drug Discovery through Open Data Sharing. Expert Opin Ther Targets. 2016, 20, 389‐91. PMID: 26853544. (2) Mullard A. NIH launches open science Alzheimer initiative. Nat Rev Drug Discov. 2019, 18, 895. PMID: 31780852.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».