The challenges with the identification of Parkinson’s disease subtypes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Parkinson's disease (PD) exhibits distinct phenotypes with specific pathophysiological features. Their definition is essential to inform therapeutic choices and trials design. AREAS COVERED: We searched in September 2025 PubMed/MEDLINE, Scopus, and Web of Science to review current PD stratifications strategies based on clinical, tissue, and imaging biomarkers, highlighting their specific strengths and limitations. We provide an overview of the proposed pathophysiological mechanisms underlying distinct phenotypes and the open challenges in the field. EXPERT OPINION: Subtyping of PD based on clinical phenotype is rapidly evolving, driven by advances in understanding its pathological mechanisms and clinical heterogeneity. Identifying distinct PD phenotypes is essential to deliver personalized care and optimize clinical trial design, particularly for disease-modifying therapies. Neurotransmitter-based subtyping (cholinergic/noradrenergic/serotonergic) provides a biologically grounded framework that partially overlaps with anatomical models such as the brain-first/body-first distinction. However, validity of such models is also controversial, especially in more advanced stages of PD where many pathways merge. Integrating multimodal data, including clinical/imaging/biomarker/genetic measures, is crucial to improve stratification accuracy and account for comorbidities/copathology. Future progress relies on hypothesis-supervised data-driven approaches, longitudinal validation, and globally inclusive cohorts to achieve robust, biologically informed, and clinically meaningful PD subtyping.
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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 | 0,062 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».