Body fluid biomarkers and psychosis risk in The Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia Program: design considerations
Notice bibliographique
Résumé
Advances in proteomic assay methodologies and genomics have significantly improved our understanding of the blood proteome. Schizophrenia and psychosis risk are linked to polygenic scores for schizophrenia and other mental disorders, as well as to altered blood and saliva levels of biomarkers involved in hormonal signaling, redox balance, and chronic systemic inflammation. The Accelerating Medicines Partnership® Schizophrenia (AMP®SCZ) aims to ascertain biomarkers that both predict clinical outcomes and provide insights into the biological processes driving clinical outcomes in persons meeting CHR criteria. AMP®SCZ will follow almost 2000 CHR and 640 community study participants for two years, assessing biomarkers at baseline and two-month follow-up including the collection of blood and saliva samples. The following provides the rationale and methods for plans to utilize polygenic risk scores for schizophrenia and other disorders, salivary cortisol levels, and a discovery-based proteomic platform for plasma analyses. We also provide details about the standardized methods used to collect and store these biological samples, as well as the study participant metadata and quality control measures related to preanalytical factors that could influence the values of the biomarkers. Finally, we discuss our plans for analyzing the results of blood- and saliva-based biomarkers. Watch Dr. Perkins discuss their work and this article: https://vimeo.com/1062879582?share=copy#t=0 .
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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 | 0,095 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».