Сложность биологических систем предполагает, что современные определения молекулярных дисфункций являются существенными различиями сложного фенотипа. Это хорошо видно при нейродегенеративных заболеваниях (ND), таких как болезнь Альцгеймера (AD) и болезнь Паркинсона (PD), многофакторных патологиях, характеризующихся высокой гетерогенностью.

Эти проблемы делают необходимым понимание эффективности биомаркеров-кандидатов для ранней диагностики, а также получение всестороннего картирования того, как селективное лечение изменяет прогрессирование расстройства. Разработано большое количество вычислительных методов для объяснения сетевых подходов путем интеграции отдельных компонентов для моделирования сложной системы.

В предлагаемом вниманию обзоре представлены высокопроизводительные методологии омики для идентификации мощных биомаркеров, связанных с патогенезом БА и БП, а также для мониторинга реакции дисфункциональных молекулярных путей, включающих многоуровневую клиническую информацию. Кроме того, обсуждаются принципы эффективных конвейеров анализа данных, которые могут помочь устранить текущие ограничения в ходе экспериментального процесса за счет повышения воспроизводимости сравнительных исследований.
 

Data-driven biomarker analysis using computational omics approaches to assess neurodegenerative disease progression - PubMed (nih.gov)
Krokidis MG, Exarchos TP, Vlamos P. Data-driven biomarker analysis using computational omics approaches to assess neurodegenerative disease progression. Math Biosci Eng. 2021 Feb 22;18(2):1813-1832. doi: 10.3934/mbe.2021094. PMID: 33757212.