Systematic Review: Proteomics-Driven Multi-Omics Integration for Alzheimer’s Disease Pathology and Precision Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurodegenerative diseases remain a central topic in biomedical research, with Alzheimer's disease (AD) being the most extensively studied. Recent advances in multi-omics integration, particularly proteomics-based approaches, have enabled a deeper understanding of AD-related molecular pathways and their interconnections. However, challenges such as data heterogeneity and the complexity of large-scale datasets continue to hinder comprehensive integration and model interpretation. METHODS: A total of 792 publications were retrieved from PubMed, among which, 27 peer-reviewed studies from 2024 and 2025 focusing on proteomics-anchored multi-omics integration for AD were selected for detailed analysis. These papers were categorized based on their integration strategies, omics combinations, and analytical methodologies. Additionally, statistical analysis of 218 studies published in 2024-2025 was performed to identify dominant omics layers and common integration trends. RESULTS: Proteomics emerged as the most frequently studied omics layer and was most often integrated with transcriptomics in AD multi-omics studies. The analysis also revealed recurrent machine learning methods used for feature extraction and integration, along with key biological pathways implicated in AD pathogenesis, including amyloid metabolism, synaptic function, and neuroinflammation. CONCLUSIONS: This review provides a systematic overview of recent trends in proteomics-based multi-omics integration for AD research. It highlights both the scientific advances and methodological limitations in current approaches, serving as a valuable reference for researchers seeking to refine analytical frameworks and design more interpretable, data-driven studies in neurodegenerative disease 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 | 0,001 |
| 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 ».