論文の概要: Towards early diagnosis of Alzheimer's disease: Advances in
immune-related blood biomarkers and computational modeling approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02248v2
- Date: Wed, 6 Dec 2023 10:05:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 11:49:46.077268
- Title: Towards early diagnosis of Alzheimer's disease: Advances in
immune-related blood biomarkers and computational modeling approaches
- Title（参考訳）: アルツハイマー病の早期診断に向けて:免疫関連血液マーカーの進歩と計算モデリングアプローチ
- Authors: Sophia Krix, Ella Wilczynski, Neus Falg\`as, Raquel S\'anchez-Valle,
Eti Yoles, Uri Nevo, Kuti Baruch, Holger Fr\"ohlich
- Abstract要約: アルツハイマー病は通常遅発性と診断され、現在利用可能な治療法とは対照的である。
アルツハイマー病における脳免疫系クロストーク研究の進展背景について述べる。
血液型免疫系関連バイオマーカーの発見に現代オミクス技術を活用した最近の機械学習およびメカニスティックモデリング手法について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease has an increasing prevalence in the population
world-wide, yet current diagnostic methods based on recommended biomarkers are
only available in specialized clinics. Due to these circumstances, Alzheimer's
disease is usually diagnosed late, which contrasts with the currently available
treatment options that are only effective for patients at an early stage.
Blood-based biomarkers could fill in the gap of easily accessible and low-cost
methods for early diagnosis of the disease. In particular, immune-based
blood-biomarkers might be a promising option, given the recently discovered
cross-talk of immune cells of the central nervous system with those in the
peripheral immune system. With the help of machine learning algorithms and
mechanistic modeling approaches, such as agent-based modeling, an in-depth
analysis of the simulation of cell dynamics is possible as well as of
high-dimensional omics resources indicative of pathway signaling changes. Here,
we give a background on advances in research on brain-immune system cross-talk
in Alzheimer's disease and review recent machine learning and mechanistic
modeling approaches which leverage modern omics technologies for blood-based
immune system-related biomarker discovery.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は世界中の人口で流行しているが、推奨バイオマーカーに基づく現在の診断法は専門病院でのみ利用可能である。
これらの状況から、アルツハイマー病は通常遅発性と診断され、早期の患者にのみ有効である現在利用可能な治療法とは対照的である。
血液ベースのバイオマーカーは、疾患の早期診断に容易にアクセス可能で低コストな方法のギャップを埋める可能性がある。
特に、末梢免疫系と最近発見された中枢神経系の免疫細胞のクロストークを考えると、免疫ベースの血液バイオマーカーは有望な選択かもしれない。
エージェントベースモデリングのような機械学習アルゴリズムと機械的なモデリングアプローチの助けを借りて、細胞動力学のシミュレーションの詳細な解析が可能であり、また経路シグナルの変化を示す高次元のオミクスリソースも可能である。
本稿では、アルツハイマー病における脳免疫系クロストークの研究の進展を背景として、血液ベースの免疫系関連バイオマーカー発見に現代オミクス技術を活用した最近の機械学習およびメカニスティックモデリングアプローチを概説する。
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