論文の概要: Data-driven techniques for translational neuroscience and personalized neuro-health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13749v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 20:11:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.206471
- Title: Data-driven techniques for translational neuroscience and personalized neuro-health
- Title（参考訳）: 翻訳神経科学とパーソナライズされた神経保健のためのデータ駆動技術
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語版)やパーキンソン病(英語版)などの神経変性疾患は、実質的かつしばしば不可逆的な神経障害が既に発生した後にのみ、最も確実に診断される。
本稿では、翻訳神経科学とパーソナライズされた神経保健のための、データ駆動技術の広範かつ急速に進化したツールキットについて調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0473981979140967
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neurodegenexrative diseases such as Alzheimer's disease and Parkinson's disease are diagnosed most reliably only after substantial, often irreversible, neuronal loss has already occurred, creating an urgent need for quantitative tools that can detect subtle, early, and individual-specific brain changes from neuroimaging data. This review surveys a broad and rapidly evolving toolkit of data-driven techniques for translational neuroscience and personalized neuro-health, organized around four complementary methodological pillars. Throughout, we emphasize how these methodologically diverse approaches converge on a common translational goal: personalized, mechanistically grounded, and clinically actionable models of individual brain health, and we close by discussing the principal open statistical, computational, and clinical challenges that remain.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経変性疾患は、実質的でしばしば不可逆的な神経障害が既に発生した後のみ、最も確実に診断され、神経画像データから微妙で早期かつ個人固有の脳変化を検出できる定量的ツールが緊急に必要となる。
本総説では,4つの補完的方法論的柱を中心に編成された,翻訳神経科学とパーソナライズされた神経保健のための,データ駆動手法の広範かつ急速に進化するツールキットを概説する。
全体として、これらの方法論的に多様性のあるアプローチが、パーソナライズされ、機械的に基礎付けられ、臨床に作用する個々の脳の健康のモデルである共通の翻訳目標にどのように収束するかを強調し、主要なオープンな統計学、計算学、臨床上の課題を議論することで閉じる。
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