A computational medicine framework integrating multi-omics, systems biology, and artificial neural networks for Alzheimer's disease therapeutic discovery
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The translation of genetic findings from genome-wide association studies into actionable therapeutics persists as a critical challenge in Alzheimer's disease (AD) research. Here, we present PI4AD, a computational medicine framework that integrates multi-omics data, systems biology, and artificial neural networks for therapeutic discovery. This framework leverages multi-omic and network evidence to deliver three core functionalities: clinical target prioritisation; self-organising prioritisation map construction, distinguishing AD-specific targets from those linked to neuropsychiatric disorders; and pathway crosstalk-informed therapeutic discovery. PI4AD successfully recovers clinically validated targets like APP and ESR1 , confirming its prioritisation efficacy. Its artificial neural network component identifies disease-specific molecular signatures, while pathway crosstalk analysis reveals critical nodal genes ( e . g ., HRAS and MAPK1 ), drug repurposing candidates, and clinically relevant network modules. By validating targets, elucidating disease-specific therapeutic potentials, and exploring crosstalk mechanisms, PI4AD bridges genetic insights with pathway-level biology, establishing a systems genetics foundation for rational therapeutic development. Importantly, its emphasis on Ras-centred pathways—implicated in synaptic dysfunction and neuroinflammation—provides a strategy to disrupt AD progression, complementing conventional amyloid/tau-focused paradigms, with the future potential to redefine treatment strategies in conjunction with mRNA therapeutics and thereby advance translational medicine in neurodegeneration. This framework establishes a systems genetics foundation for drug target discovery, guides rational repurposing, and advances translational medicine strategies for AD, with the potential to significantly impact neurodegeneration research.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- A computational medicine framework integrating multi-omics, systems biology, and artificial neural networks for Alzheimer's disease therapeutic discovery
- Date Crossref
- 01/09/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shanghai Jiao Tong University Shanghai Institute of Hematology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ruijin Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanghai Institute of Hematology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Bristol Translational Health Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nuffield Orthopaedic Centre pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Oxford Rheumatology and Musculoskeletal Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Army Medical University Bio-Med Informatics Research Center & Clinical Research Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dalian Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Xinqiao Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Jinfeng Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chongqing Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shanghai Institute of Hematology — Shanghai Jiao Tong University, Ruijin Hospital et Shanghai Institute of Hematology, avec 9 autres affiliations.
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