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Enregistrement W4206700253 · doi:10.1002/alz.051447

Tool and chemical probe development for emerging targets in Alzheimer’s disease: The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center

2021· article· en· W4206700253 sur OpenAlexaff
Lara M. Mangravite, Ranjita Betarbet, Gregory W. Carter, Stephen V. Frye, Haian Fu, O. Gileadi, Anna K Greenwood, Karina Leal, Frank M. Longo, Larsson Omberg, Kenneth H. Pearce, A.M. Edwards, Allan I. Levey

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug discoveryDrug developmentDementiaDiseaseMedicineComputational biologyNeuroscienceBioinformaticsDrugBiologyPharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is the most common form of dementia, with no effective preventative strategies or treatments. The drug development pipeline in AD has been marked by repeated failures to find an effective treatment. Increasing evidence supports the need for greater pipeline target diversity and new approaches to target the disease. The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center (https://treatad.org) was established to forge a new path forward with the aim of developing drugs for emerging targets in AD beyond the two pathological hallmarks. By casting a wider net, we aim to develop tools and chemical probes that target the multifaceted dysregulation in the brains of AD patients, and expand the portfolio of therapeutic approaches to break the cycle of failure. We believe that this more‐inclusive perspective will enrich the AD field and advance the discovery of potential drug targets for AD. Method The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center has selected a diverse set of novel AD targets derived from systems biology studies within the Accelerating Medicines Partnership in AD (AMP‐AD) consortium and further evaluated using data from multiple AD consortia and existing literature. Targets nominated through the AMP‐AD consortium were scored based on unbiased bioinformatic assessments across multiple lines of evidence including genetic, multi‐omic, neuropathological, and literature‐based metrics and were mapped to mechanistic hypotheses residing in distinct biological domains that are altered in AD. Target Enabling Packages, including expression constructs, knockout cell lines, assays, antibodies and crystal structures, are being generated for 20 proteins prioritized using this approach. Hit characterization and chemical probe development has started for targets in which the evidence for AD biology is strong. All data and reagents will be publicly shared through standard repositories and cataloged at the Agora site (https://agora.adknowledgeportal.org). Result The Emory‐Sage‐SGC Center goals are: to identify and prioritize novel emerging targets for AD; to generate reagents and tools for emerging targets to encourage the community to expand the pipeline of potential AD therapeutic targets; and to share all data, tools, and reagents openly, rapidly, and without restriction. Conclusion All data, protocols, reagent sets, and chemical tools and will be made widely available. For more information see www.treatad.org.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,012

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
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