The Global Neurodegeneration Proteomics Consortium: biomarker and drug target discovery for common neurodegenerative diseases and aging
Notice bibliographique
Résumé
More than 57 million people globally suffer from neurodegenerative diseases, a figure expected to double every 20 years. Despite this growing burden, there are currently no cures, and treatment options remain limited due to disease heterogeneity, prolonged preclinical and prodromal phases, poor understanding of disease mechanisms, and diagnostic challenges. Identifying novel biomarkers is crucial for improving early detection, prognosis, staging and subtyping of these conditions. High-dimensional molecular studies in biofluids ('omics') offer promise for scalable biomarker discovery, but challenges in assembling large, diverse datasets hinder progress. To address this, the Global Neurodegeneration Proteomics Consortium (GNPC)-a public-private partnership-established one of the world's largest harmonized proteomic datasets. It includes approximately 250 million unique protein measurements from multiple platforms from more than 35,000 biofluid samples (plasma, serum and cerebrospinal fluid) contributed by 23 partners, alongside associated clinical data spanning Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), frontotemporal dementia (FTD) and amyotrophic lateral sclerosis (ALS). This dataset is accessible to GNPC members via the Alzheimer's Disease Data Initiative's AD Workbench, a secure cloud-based environment, and will be available to the wider research community on 15 July 2025. Here we present summary analyses of the plasma proteome revealing disease-specific differential protein abundance and transdiagnostic proteomic signatures of clinical severity. Furthermore, we describe a robust plasma proteomic signature of APOE ε4 carriership, reproducible across AD, PD, FTD and ALS, as well as distinct patterns of organ aging across these conditions. This work demonstrates the power of international collaboration, data sharing and open science to accelerate discovery in neurodegeneration research.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».