Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative: Two decades of pioneering Alzheimer's disease research and future directions
Notice bibliographique
Résumé
This special issue of Alzheimer's & Dementia celebrates the accomplishments of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) project as it approaches its 20th anniversary in 2024, supported by funding from the National Institute on Aging.The earliest origins of ADNI lie in the groundbreaking discovery that antibodies targeting amyloid can remove amyloid beta (Aβ) plaques, sparking the advent of immunotherapy for Alzheimer's disease (AD). 1 At the same time, the importance of imaging and fluid biomarkers, particularly cerebrospinal fluid (CSF), in AD diagnosis gained recognition.ADNI was established in 2004 to validate and optimize biomarkers for AD clinical trials and freely share all the generated data with the scientific community without any restrictions.Since then, ADNI has evolved through five sequential phases incorporating advancements in the field and contributing to significant breakthroughs such as standardizing and validating Aβ and tau positron emission tomography (PET) imaging and CSF biomarkers.2-4 Moreover, ADNI data informed the design of clinical trials for aducanumab, 5 lecanemab, 6 donanemab, 7 solanezumab, 8 verubecestat, 9 crenezumab, 10 and gantenerumab, 11 facilitating the introduction of disease-modifying treatments into clinical practice.ADNI's open data sharing has led to over 6000 peer-reviewed publications, further highlighting the impact of the study.Furthermore, ADNI's approach to conducting longitudinal observational studies and openly sharing data served as a model for similar initiatives globally, leading to the creation of consortia like the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI), 12 Japanese ADNI, 13 European ADNI, 14 Korean Brain Aging Study (KBASE), 15,16 China ADNI, 17 and South American initiatives.18 The following projects were also modeled on ADNI: the Dominantly Inherited Alzheimer Network (DIAN) studies, 19 Alzheimer's Disease Research Center Consortium for Clarity in Alzheimer's Disease and Related Dementias Research Through Imaging (CLARiTI), 20 Longitudinal Early-Onset Alzheimer's Disease Study (LEADS), 21 Australian Imaging Biomarker & Lifestyle Flagship Study of Ageing (AIBL), 22 Advancing Research and Treatment in Frontotemporal Lobar Degeneration and Longitudinal Evaluation of Familial Frontotemporal Dementia Subjects Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration (ALLFTD), 23 Diverse Vascular Contributions to Cognitive Impairment and Dementia (VCID), 24 and Biomarkers for Vascular Contributions to Cognitive Impairment and Dementia (MarkVCID).25
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».