Patient-centered brain transcriptomic and multimodal imaging determinants of clinical progression, physical activity, and treatment needs in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
We continue to lack a clear understanding on how the biological and clinical complexity of Parkinson's disease emerges from molecular to macroscopic brain interactions. Here, we use personalized multiscale spatiotemporal computational brain models to characterize for the first time the synergistic links between genes, several multimodal neuroimaging-derived biological factors, clinical profiles, and therapeutic needs in PD. We identified genes modulating PD-caused brain reorganization in dopamine transporter level, neuronal activity integrity, microstructure, dendrite density and tissue atrophy. Inter-individual heterogeneity in the identified gene-mediated biological mechanisms was associated with five distinct configurations of PD motor and non-motor symptoms. Notably, the protein-protein interaction networks underlying both brain phenotypic and symptom configurations in PD revealed distinct hub genes including MYC, CCNA2, CCDK1, SRC, STAT3 and PSMD4. We also studied the biological mechanisms associated with physical activities performance, observing that leisure and work activities are strongly related to neurotypical cholesterol homeostasis and inflammatory response processes, respectively. Finally, patient-tailored in silico gene perturbations revealed a set of putative disease-modifying drugs with potential to effectively treat PD across different biological levels, most of which are associated with dopamine reuptake and anti-inflammation. Our study constitutes the first self-contained multiscale spatiotemporal computational approach providing comprehensive insights into the complex multifactorial pathogenesis of PD, unraveling key biological modulators of physical and clinical deterioration, and serving as a blueprint for optimum drug selection at personalized level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».