The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center: Tool and probe development for emerging targets in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease is the most common form of dementia and there is currently no effective therapy for either treatment or prevention. With repeated failure in DRUG DEVELOPMENT across industry and demonstrated heterogeneity in biological and genetic components of the disease, there is a need to evaluate a broad range of therapeutic hypotheses for target prioritization. The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center (https://treatad.org) is generating and openly distributing validated experimental tools necessary to test target predictions generated through sequence‐based characterization of human disease state. We believe that these tools and reagents, including chemical and biological probes that target the multifaceted dysregulation in the brains of AD patients will advance the discovery of potential drug targets for AD. Method The Emory‐Sage‐SGC TREAT‐AD Center uses integrated computational approaches to identify target predictions from a set of prioritized therapeutic hypotheses. Emerging AD targets derived from systems biology studies within the Accelerating Medicines Partnership in AD (AMP‐AD) consortium and additional NIA‐supported AD consortia were mapped to 15 biological domains (BDs) and prioritized based on an unbiased bioinformatic assessment across multiple lines of evidence for overall AD‐risk. Targets are then evaluated to identify a set of experimental reagents necessary for hypothesis testing, termed a “target enablement package (TEP). Result Within these 15 biological domains, we prioritized more than 30 targets for target enabling package (TEP) development. TEPs include expression constructs, knockout cell lines, assays, antibody validation, and crystal structures. All reagents are developed to meet established quality criteria. For a subset of tractable targets (MSN, SYK, SFRP1, SDC4 and CAPN2), chemical probe development is underway to provide tools to test these therapeutic hypotheses in cellular and animal systems. TREAT‐AD investigators place all data, knowledge, reagents, and tools into the open domain with no intellectual property claims. Conclusion The open drug discovery approach of TREAT‐AD is aimed to de‐risk potential AD therapeutics to catalyze robust and independent evaluation of a diverse portfolio of promising yet untested AD therapeutic hypotheses. All data, protocols, reagent sets, and chemical tools will be made widely available on the AD Knowledge Portal. 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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,011 |
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 ».