An integrated computational framework for diversity-sensitive personalized medicine
Notice bibliographique
Résumé
Diversity in biological, social, and environmental factors plays a central role in shaping brain health and disease. Distinct brain disorders frequently exhibit overlapping clinical phenotypes, despite arising from heterogeneous biological and contextual mechanisms. This convergence challenges conventional, population-averaged approaches, which often fail to capture interindividual variability and lead to limited reproducibility, weak translational potential, and inadequate tools for individual-level characterization. To address these gaps, we propose an integrative computational framework that unites normative models of brain aging ("brain clocks"), high-order interactions, and whole-brain modeling. Brain clocks estimate individualized brain health scores by comparing observed brain features to normative agebased trajectories. Brain high-order interactions capture functional dependencies beyond pairwise connectivity, offering sensitive biomarkers that reflect system-level diversity in aging and neurodegeneration. Whole-brain modeling uses theory-based simulations of individual brain dynamics, supporting the inference of latent mechanisms and the evaluation of targeted perturbations in silico. Together, these approaches form a synergistic framework: normative models provide personalized baselines, high-order interactions enhance sensitivity to complex alterations, and whole-brain simulations enable causal insight and guide potential interventions. By embedding interindividual variability and contextual diversity into each computational layer, this framework moves the field toward precision neuroscience, where assessment, understanding, and treatment are tailored to the individuals' unique biological and social profiles.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».