The importance of Integration of AI, Brain Neuro-Imaging Machine Vision, Peripheral Blood Gene Expressions, and Genomics for Better Prognosis and Diagnosis Predictions of Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Many diseases, including cancer, have received much attention from their respective research communities in machine learning, deep learning, and bioinformatics tools for predictive models based on gene expressions and other biomarkers in the life sciences.Alzheimer's disease (AD) has not yet gotten the attention it deserves.This is due to what appears to be (a) the lack of relevant large enough data sets with biological samples throughout the different stages of the disease with the same patients, (b) other challenges such as noisy peripheral blood, (c) availability in many instances of human AD patients brain biological RNA, and mRNA tissue samples only post mortem, (d) some of the testing modalities are expensive, maybe intrusive, or available only in some specific clinics, or researchers, and not to the general community.In general, the analysis of peripheral blood mRNA gene expressions, among others, is a powerful tool for predicting AD biological progression and process phases related to mental and physiological changes in the disease for better diagnosis and prognosis predictions and the eventual identification of novel therapeutics and drug discovery.In this study and talk, we present some of the results and show and discuss the importance of integrating brain neuro-imaging & machine vision, peripheral blood gene expressions, genomics, and other AD biomarker modalities for better prognosis, diagnosis, and risk assessment predictions in the early stages of Alzheimer's disease.It also focuses on better data mining techniques for a better selection of biomarkers using the ADNI data sets and other related ones.Unlike some other known Alzheimer's biomarkers/tests, such as brain neuroimaging (CT, MRI, PET, Amyloid PET, Tau PET, Fluorodeoxyglucose (FDG) PET scans), Cerebrospinal fluid biomarkers (CSF), Blood tests (genetic testing), clinical, demographic data, genomics, gene expressions and differential gene expressions (DEGs), integrated with other neuro-imaging machine vision biomarkers , are uniquely tuned for eventual better disease prognosis and diagnosis predictions, and eventual drug discovery and novel therapeutics identification in early stages of Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».