論文の概要: Biomarkers of brain diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10547v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:58:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.656101
• Title: Biomarkers of brain diseases
• Title（参考訳）: 脳疾患のバイオマーカー
• Authors: Pascal Helson, Arvind Kumar,
• Abstract要約: 我々は、この分野はバイオマーカーを求めるためにコホート比較に依存し続けていると論じる。 我々は、より多くのデータとより強力なアルゴリズムが、脳疾患のバイオマーカーを特定するのに十分ではないと主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5363064978861343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the diversity of brain data acquired and advanced AI-based algorithms to analyze them, brain features are rarely used in clinics for diagnosis and prognosis. Here we argue that the field continues to rely on cohort comparisons to seek biomarkers, despite the well-established degeneracy of brain features. Using a thought experiment, we show that more data and more powerful algorithms will not be sufficient to identify biomarkers of brain diseases. We argue that instead of comparing patient versus healthy controls using single data type, we should use multimodal (e.g. brain activity, neurotransmitters, neuromodulators, brain imaging) and longitudinal brain data to guide the grouping before defining multidimensional biomarkers for brain diseases.
• Abstract（参考訳）: それらを分析するために取得された脳データの多様性と高度なAIベースのアルゴリズムにもかかわらず、脳の特徴は診断と予後のためのクリニックで滅多に使われない。 ここでは、脳の特徴が十分に確立されているにもかかわらず、この分野はバイオマーカーを探すためにコホート比較に依存し続けていると論じる。 思考実験を用いて、より多くのデータとより強力なアルゴリズムが脳疾患のバイオマーカーを特定するのに十分でないことを示す。 我々は、単一のデータ型を用いて患者と健康的なコントロールを比較する代わりに、脳疾患の多次元バイオマーカーを定義する前に、マルチモーダル(例えば、脳活動、神経伝達物質、神経調節物質、脳画像)と長手脳データを用いてグループ化を導くべきであると論じている。

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