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Enregistrement W7117711669 · doi:10.20944/preprints202512.2694.v1

Precision Medicine Treatment of Alzheimer’s Disease: Successful Randomized Controlled Trial

2025· preprint· W7117711669 sur OpenAlexaboutno aff
Kat Toups, Craig Tanio, Ann Hathaway, Nate Bergman, Kristine Burke, David Haase, Susan Guettel Cole, Stephen L. Aita, Cyrus A. Raji, Alan S. Boyd, Hans Frykman, Anna Mammel, Shannel H. K. Elhelou, Karen Miller, Varun B. Dwaraka, Sharon Hausman-Cohen, Mouna Attarha, Soheil Mohammadi, Kia Sanford, Lynn Killips, Mac Dodds, Benjamin Hill, Dale Bredesen

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPrecision medicineDementiaClinical trialDiseaseAlternative medicineCognitionDrug trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a critical need for effective therapeutics for Alzheimer’s disease. However, the majority of previous clinical trials have pre-determined a single treatment modality, such as a drug candidate or therapeutic procedure, which may be unrelated to the primary drivers of the neurodegenerative process. Therefore, a personalized, precision medicine approach, with increased data set size to include the potential contributors to cognitive decline for each patient, and treatment of the identified potential contributors, has emerged as a potentially more effective strategy. Recent proof-of-concept trials have provided clinical data that support this approach. Objective: To determine whether a precision medicine approach to Alzheimer’s disease at the mild cognitive impairment or early dementia stage is effective in a randomized controlled clinical trial. Methods: Seventy-three patients with mild cognitive impairment or early dementia, with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores of 18 or higher, were evaluated for markers of inflammation, chronic infection, dysbiosis, immune dysfunction, insulin resistance, protein glycation, vascular disease, nocturnal hypoxemia, hormone insufficiency or dysregulation, nutrient deficiency, toxin or toxicant exposure, and other biochemical parameters associated with cognitive decline. Genetic and epigenetic evaluations were included, as well as Alzheimer’s-associated biomarkers. Brain magnetic resonance imaging with volumetrics was performed at baseline and study conclusion. Participants were randomly assigned to either a personalized, precision medicine protocol or standard of care treatment. Cognition and clinical symptoms were assessed at 0, 3, 6, and 9 months. Results: Relative to the standard of care protocol, statistically significant incremental effects of the precision medicine protocol were observed for broad neurocognitive functioning, composite memory (verbal plus visual), executive function, processing speed, cognitive symptom severity, and Alzheimer’s disease symptom severity. Furthermore, overall health was enhanced, with improvements in blood pressure, body mass index, glycemic index, lipid profiles, and methylation status. The treatment effect size for overall cognitive function was calculated to be greater than previously published clinical trials, seven times the effect size of the lecanemab trial and four times the effect size of the donanemab trial. Conclusion: A personalized, precision medicine approach represents an effective treatment for patients with mild cognitive impairment or early-stage dementia due to Alzheimer’s disease. In most cases, this treatment leads to cognitive improvement rather than simply retarding decline, and it does so without significant negative side effects such as brain edema, microhemorrhage, or atrophy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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