Precision Medicine Approach to Alzheimer’s Disease: Successful Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective therapeutics for Alzheimer's disease are needed. However, previous clinical trials have pre-determined a single treatment modality, such as a drug candidate or therapeutic procedure, which may be unrelated to the primary drivers of the neurodegenerative process. Therefore, increasing data set size to include the potential contributors to cognitive decline for each patient, and addressing the identified potential contributors, may represent a more effective strategy. OBJECTIVE: To determine whether a precision medicine approach to Alzheimer's disease and mild cognitive impairment is effective enough in a proof-of-concept trial to warrant a larger, randomized, controlled clinical trial. METHODS: Twenty-five patients with dementia or mild cognitive impairment, with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores of 19 or higher, were evaluated for markers of inflammation, chronic infection, dysbiosis, insulin resistance, protein glycation, vascular disease, nocturnal hypoxemia, hormone insufficiency or dysregulation, nutrient deficiency, toxin or toxicant exposure, and other biochemical parameters associated with cognitive decline. Brain magnetic resonance imaging with volumetrics was performed at baseline and study conclusion. Patients were treated for nine months with a personalized, precision medicine protocol, and cognition was assessed at t = 0, 3, 6, and 9 months. RESULTS: All outcome measures revealed improvement: statistically significant improvement in MoCA scores, CNS Vital Signs Neurocognitive Index, and Alzheimer's Questionnaire Change score were documented. No serious adverse events were recorded. MRI volumetrics also improved. CONCLUSION: Based on the cognitive improvements observed in this study, a larger, randomized, controlled trial of the precision medicine therapeutic approach described herein is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».