Integrating metabolism into a computational model of brain health across the human lifespan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There remains uncertainty on the pathogenesis of AD, with diverging unifactorial theories continuously being researched. We recently proposed a multi-scale, multi-factorial causal framework of brain health to bridge this theoretical gap. Unlike traditional statistical or data mining methodologies, this theoretical mathematical model is built from first principles using ordinary differential equations (ODEs). However, it did not consider the progressive downregulation of metabolic changes in AD. METHOD: We will extend our model with the brain-centered metabolic model of Göbel (Göbel et al., 2010). It consists of five ODEs that account for the variations in concentrations of brain ATP, blood glucose, and plasma insulin, as energy ingested is set against stored resources. We are modifying the Göbel model by including diurnal (24 hours) constraints on ingested resources (i.e. a sleep phase); energy balance (ingestion equally or being superior to demand, leading to obesity); and inhomogeneity of consumption within brain regions, based on estimated local cell concentrations. Our model will encapsulate a 24-hour metabolic period. Theoretical predictions will be validated against cohort data on human participants (N >> 3,500) including the Alzheimer's Disease NeuroImaging Initiative (Figure 1). RESULT: We replicated the original model, set to run over about 12 hours in the daytime. Due to inconsistencies, model parameters are being validated in the literature. ODEs are being modified to complement the model on a full 24 hour-cycle. Concentration patterns are reviewed from the literature for diurnal profiles of glucose, insulin, and ghrelin (appetite signaling hormone). CONCLUSION: Having a comprehensive brain health model across the lifespan that includes metabolism would allow us to estimate the metabolic trajectory leading up to symptomatic appearance. We could then estimate the future trajectory of AD biomarkers based on a person's risk factor profile, thus providing a starting point for earlier AD diagnosis. Reference: Göbel, B., Langemann, D., Oltmanns, K. M., & Chung, M. (2010). Compact Energy Metabolism Model: Brain Controlled Energy Supply. Journal of Theoretical Biology, 264(4), 1214-1224. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2010.02.033.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».