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Enregistrement W4413287462 · doi:10.1002/alz.70549

Leveraging multiomic approaches to elucidate mechanisms of heterogeneity in Alzheimer's disease: Neuropsychiatric symptoms, co‐pathologies, and sex differences

2025· review· en· W4413287462 sur OpenAlexaff
E. Keats Shwab, Gita A. Pathak, Joshua Harvey, Michaël E. Belloy, Corinne E. Fischer, Michael W. Lutz, Sonja W. Scholz, Noah Cook, Danielle Marie Reid, Jingchun Chen, Dylan X. Guan, Fabricio Ferreira de Oliveira, Lindsey I. Sinclair, Uzochukwu Eustace Imo, Byron Creese, Ornit Chiba‐Falek

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAlzheimer's AssociationCure Alzheimer's FundNational Institutes of Health
Mots-clésDiseasePrecision medicineGenetic heterogeneityPopulationAlzheimer's diseaseOmicsBioinformaticsBiologyMedicineNeuroscienceGeneticsPathologyPhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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