Sensitivity Analysis of a Mathematical Model of Alzheimer's Reveals Insights into disease process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onset and progression of Alzheimer's Disease (AD) are driven by complex interactions between various biological processes. Integrative mathematical models are useful tools to investigate age and pathology-related trajectories. In turn, sensitivity analysis of mathematical models can provide insights into important dynamics. METHOD: We performed a sensitivity analysis of our mathematical model of AD [1], which is specified by a system of 19 ordinary differential equations and 75 parameters. In our model, the population is stratified by sex and APOE status. Our analysis included simple one-parameter & two-parameter perturbation approaches with 10% variation in parameter values to reflect biological variability. We also generated virtual population samples on which we computed statistics, such as correlations between parameter values and outcomes. Our chosen outcomes were amyloid-beta (Aβ) concentration, neuronal count (N) and tau concentration at 80 years of age after a 50-year progression. RESULT: Single parameter perturbations allowed us to assess how the value each of the 75 parameters affected model outcomes. As an example, in Figure 1 (a), we show how the value of a parameter related to pro inflammatory microglia affected the decrease in (N) over time. Figure 1 (b) illustrates parameters having the most impact on the neural count at 80 years of age, pointing to the importance of d_Ta, a parameter describing the rate of neuronal death caused by tumor necrosis factor alpha. To identify interactions between parameters, we investigated whether the effect of changing two parameters at a time differed from the sum of the individual effects. In Figure 1 (c), we grouped parameters according to their pathway of action and computed the maximal interaction strength between parameters of each group. Strong interactions are observed between neuronal dynamics and cytokines and pathological proteins. CONCLUSION: This work may help identify therapeutic targets in the treatment of AD. It emphasizes the importance of tailoring strategies to patient characteristics and suggests that combinatorial approaches may be beneficial. References: [1] Chamberland, ´E., Moravveji, S., Doyon, N., Duchesne, S.(2024). A computational model of Alzheimer's disease at the nano, micro, and macroscales, Frontiers in Neuroinformatics, 18, 1348113.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».