The future is precision medicine-guided diagnoses, preventions and treatments for neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in machine-learning algorithms and artificial intelligence (AI) have provided a much-needed framework for data mining and compilation that will lead to the development of the most accurate diagnostics and therapeutic approaches.AI-driven predictive analytics based on neurodegenerative diagnostic measures together with health status (co-morbidities), genetics, environmental exposures, and lifestyle factors would provide an adaptive and harmonized toolbox for healthcare providers to most effectively treat complex, multi-factorial diseases.These algorithms can also mine massive datasets to predict response to treatment, as well as the risk of disease progression.Significant hurdles to overcome include data harmonization and sharing, as well as inclusivity in clinical trials.Numerous initiatives have been undertaken to bridge inconsistencies in nomenclature and provide easily accessible datasets.Now standard to the field is the NIA-AA Research Framework that biologically defines and clinically stages Alzheimer's disease (Jack et al., 2018).This provided consistent reporting across studies to generate more meaningful information and outcomes.Similar undertakings have occurred in the sub-sectors of reserve and resilience (Stern et al., 2022), astrocyte (Escartin, 2022) and microglial (Paolicelli et al., 2022) nomenclature, and omics taxonomy in Alzheimer's disease (Iturria-Medina et al., 2022), to name a few.Data accessibility has been streamlined through disease data sharing initiatives like the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) consortium of universities and medical centers in the United States and Canada (Petersen et al., 2010; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, 2023), and the National Eye Institute (NEI) Data Commons (NEI Data Commons, 2023), a virtual platform to enable sharing and accessing vision research data and tools for data processing and analysis.While these data repositories are incredibly useful to drive new research findings, a focus on future integration and compilation across resources is essential.A useful model is standardization and harmonization of data collection and protocols across Alzheimer's Disease Research Centers (ADRCs).In a similar data harmonization effort, the
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».