Nature communications · 2025
Computational whole-body-exposome models for global precision brain health.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Ibáñez Agustín, Duran-Aniotz Claudia, Migeot Joaquín, Báez Sandra, Fittipaldi Sol, Coronel-Oliveros Carlos, Eyre Harris A, Udeh-Momoh Chinedu, Zetterberg Henrik, Alladi Suvarna, Sandi Carmen, Robertson Ian H, Franzen Sanne, Farombi Temitope, Montalvo Ortiz Janitza L, Seshadri Sudha, Court Felipe, Valdes-Sosa Pedro, Xu Jiayuan, Yu Chunshui, Grinberg Lea, Lawlor Brian, Sachdev Perminder S, Yaffe Kristine, Hachinski Vladimir, Friston Karl, Tagliazucchi Enzo, Santamaría-García Hernando
Аннотация
The worldwide rise of neurological and psychiatric conditions poses major challenges. However, current global research remains fragmented, dominated by limited cohorts and poorly integrated datasets that disconnect whole-body health, exposome, and brain health. Theories rarely unify brain measures with extracerebral factors or capture heterogeneity in individual trajectories. We introduce multimodal diversity, a non-linear, non-simplistic causal and ecological construct integrating data representation, whole-body and exposomic factors, and computational modeling to address this situated, embedded, and embodied complexity. This heuristic metamodel integrates global, multilevel data into personalized predictions fostering population inclusion, multimodal integration, diagnostic precision, and equitable, context-sensitive advances in brain health.