Leveraging multiomic approaches to elucidate mechanisms of heterogeneity in Alzheimer's disease: Neuropsychiatric symptoms, co‐pathologies, and sex differences
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity of Alzheimer's disease (AD) is multi-dimensional, encompassing clinical features such as neuropsychiatric symptoms (NPS), rate of progression, age of onset, comorbidities, and neuropathological features such as co-pathologies, and represents the diverse outcomes of manifold genetic and environmental risk determinants. These diverse features of AD also vary significantly between sexes and across ancestral backgrounds, but the specific variations and causal mechanisms are not well understood. Recent technological advances, particularly single-cell and spatial omics, have provided new tools to dissect the molecular underpinnings of AD heterogeneity and its multifactorial nature. This perspective review highlights molecular differences, general and sex-specific, that contribute to the heterogeneity of AD in aspects such as NPS, co-pathology prevalence, and general disease trajectories. We further examined the potential for multiomic approaches to direct future translational studies aimed at the development of precision medicine strategies for the treatment of AD in all its diverse forms. HIGHLIGHTS: Alzheimer's disease (AD) represents diverse subtypes characterized by comorbid clinical symptoms and co-pathologies. Integration of bulk, single-cell, spatial multiomics reveals factors underlying AD variation. Multiomics studies indicate shared and distinct mechanisms between major psychiatric disorders and AD. Multiomics data have transformative implications for sex- and population-specific AD therapies. New tailored precision medicine strategies are needed to address the full range of complexity in AD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».