An International Antibody Characterization Platform Enabling Alzheimer's Disease Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding Alzheimer's disease (AD) etiology requires a comprehensive molecular and biological investigation of the estimated 184 genes/proteins linked to AD risk. However, most AD research focuses on 3 genes, APP, APOE, and TAU, which receive 49% of all AD-related PubMed hits. This highlights the need for a broader exploration of AD risk factors. A major challenge in this regard is the limited availability of selective and renewable antibodies for studying all AD-associated proteins. The Target Enablement to Accelerate Therapy Development for Alzheimer's Disease (TREAT-AD) program focuses on developing or identifying high-quality research tools for less-studied AD-associated proteins, enabling hypothesis testing (Axtman et al., Alzheimers Dement, 2023). METHOD: Antibody Characterization through Open Science (YCharOS) is an international, public-good initiative that unites academic researchers, funding agencies, leading antibody manufacturers and knockout cell line providers to evaluate antibody performance (Ayoubi et al., Nature Protocols, 2024). Using knockout cell lines as isogenic controls, antibodies from multiple manufacturers are tested side-by-side in western blot, immunoprecipitation and immunofluorescence. Results are disseminated openly and rapidly via the AD Knowledge Portal (https://adknowledgeportal.synapse.org/). RESULT: To date, 441 antibodies targeting 41 community-prioritized AD targets have been characterized. Most cited antibodies for these proteins are polyclonal and often lack specificity, particularly in immunofluorescence experiments. However, our findings reveal that selective and renewable antibodies, many of which are newly generated and rarely used in published studies, were available for 90% of TREAT-AD targets. When all existing antibodies for a protein underperform, TREAT-AD generates recombinant proteins as antigens for antibody development, collaborating with YCharOS partners for antibody production. This approach has been applied to AD-related proteins, including SMOC1, yielding recombinant antibodies with superior selectivity over existing ones. Using knockout-validated antibodies, we demonstrated that the proteins CD44, Moesin, sFRP-1 and Midkine, identified through systems biology by the TREAT-AD initiative as having altered gene expression in AD, are upregulated under disease conditions in AD mouse models (Doolen et al. F1000Research, 2024). CONCLUSION: YCharOS has established characterization standards that align with funding and journal requirements, and is committed to identify reliable and accessible tools for AD research.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,021 |
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 ».