PD-Wissensnetz

Lithium · Parkinson · offene Quellen · Maschinen­lernen

Was weiß die Forschung über Parkinson – und wie hängt das alles zusammen?

Wir sammeln offene Quellen – PubMed, Europe PMC, ClinicalTrials.gov, FDA/EMA, Fachpresse in fünf Sprachen – und lassen Sprachmodelle (LLMs) sie lesen, zusammenfassen und verknüpfen. Daraus wächst ein Wissensnetz mit Schwerpunkt Lithium. Netzwerkanalyse und maschinelles Lernen suchen darin nach Mustern. Neuigkeiten werden erklärt und mit der Originalquelle verlinkt.

Wichtig: Keine medizinische Beratung und keine Therapieempfehlung. Gezeigt wird die Struktur der Literatur: was erforscht wurde und wie die Notizen verknüpft sind. Die Zusammenfassungen sind maschinell erstellt und können Fehler enthalten – maßgeblich ist immer die verlinkte Originalquelle. Therapieentscheidungen gehören zu Ärztin oder Arzt.

Quellen nach Jahr und Themenfeld

Jeder Balken eine Jahresscheibe, gestapelt nach Themenfeld. Ein Klick auf die Legende blendet Felder ein und aus.

Neu diese Woche

Was zuletzt in das Wissensnetz gekommen ist. Jede Karte verlinkt direkt zur Originalquelle; die Farbe des Abzeichens zeigt die Studienart (Evidenz-Heuristik).

Beobachtungsliste

Das sind offene Punkte, die die wöchentliche Recherche als Nächstes prüft — Studien, deren Ergebnisse wir erwarten, und Lücken im Wissensstand.

Das Wissensnetz

Jeder Punkt ist eine Quelle, ein Konzept oder ein Themenfeld. Die Größe richtet sich nach dem PageRank (Wichtigkeit im Netz), die Farbe nach der Gemeinschaft (Community). Maus darüber zeigt den Titel, ein Klick öffnet Details und Links. Mit dem Mausrad zoomen.

Muster & Zusammenhänge

Bereichsübergreifende Beobachtungen aus dem Vault, als Geschichte erzählt. Das kleine Netz in jeder Karte zeigt, welche Notizen die Aussage tragen – ein Klick öffnet sie. Als Hypothese markierte Karten sind Vermutungen, keine Befunde.

Hypothesen aus der Netzwerkanalyse

Paare von Konzepten, die im Netz viele gemeinsame Nachbarn haben, aber noch nicht direkt verknüpft sind – redaktionell bewertet.

Unter der Haube: die Netzwerkanalyse

Alle Zahlen stammen aus vault_analyse.py und beschreiben die Struktur der Notizen, nicht die Biologie. Recherche-Schwerpunkte wie Lithium oder GLP-1 werden zwangsläufig zu großen Knoten.

Zentrale Knoten (PageRank)

Evidenz der Quellen

Heuristik nach Studiendesign: Metaanalyse 5 · RCT 4 · Kohorte/Phase 2 3 · Übersicht 2,5 · präklinisch 1,5 · Fallbericht/News 1

Warenkorbanalyse: Welche Konzepte kommen zusammen vor?

Jede Quelle ist ein „Warenkorb“ aus den Konzepten, die sie verlinkt. Support = Anteil der Quellen, die die ganze Kombination enthalten; Konfidenz = wie oft der rechte Teil vorkommt, wenn der linke da ist; Lift (Blasengröße) = wie viel häufiger als per Zufall erwartet.

Vorhergesagte Verbindungen

Adamic-Adar ist ein Ähnlichkeitswert (gemeinsame, seltene Nachbarn) – keine Wahrscheinlichkeit. Daneben die Trefferquote im Rückhaltetest: Wir haben 30-mal je 15 % der echten Konzept-Links versteckt und gezählt, wie oft Paare in diesem Wertebereich ein verstecktes echtes Paar waren.

Wie gut trifft die Vorhersage? (Kalibrierung)

Trefferquote je Adamic-Adar-Bereich. Wenige Paare in den oberen Bereichen → große Unsicherheit. Auch ein „Fehltreffer“ kann eine echte, nur noch nicht notierte Verbindung sein.

Interventionen × Mechanismen

Wie stark Quellen eine Intervention mit einem Mechanismus verbinden (0–1, gewichtet nach Studiendesign). „Berührt“ heißt nur: Die Literatur verbindet beide Begriffe – nicht, dass die Wirkung belegt ist.

Kombinations-Ranking (Literaturstruktur!)

Welche Paare von Interventionen decken zusammen viele verschiedene Mechanismen ab, gewichtet nach Evidenz? Basistherapie (Levodopa usw.) ist ausgeschlossen. Keine Therapieempfehlung – Wechselwirkungen, Sicherheit und Wirksamkeit sind nicht berücksichtigt; breit verlinkte Mittel (z. B. GLP-1) werden strukturell bevorzugt.

Cluster: zwei Verfahren im Vergleich

Jeder Knoten wird als Vektor seiner Nachbarschaft beschrieben und per Hauptkomponentenanalyse (PCA) verdichtet. k-means gruppiert diese Vektoren geometrisch, Louvain sucht dicht verbundene Gemeinschaften im Netz. Wie ähnlich die Ergebnisse sind, zeigen NMI und ARI (1 = identisch, 0 = zufällig).

Cluster (k-means)

Silhouette je k

Kreuztabelle k-means × Louvain

Backlog: alle Quellen

Alle Quellen des Wissensnetzes, dynamisch geladen. Die Suche filtert sofort über Titel, Autoren, Jahr, Themenfeld, Evidenz, Sprache und die deutsche Kurzfassung. Ein Klick auf eine Spaltenüberschrift sortiert.

JahrTitelThemenfeldEvidenzSpracheKurzfassung (deutsch)

Wie wurde gesucht?

Die Suchprotokolle aller Recherche-Läufe – welche Datenbanken, wie viele Suchen, was nicht geklappt hat. Zum Aufklappen anklicken.

Erklärungen

Was die einzelnen Bereiche zeigen, wie man sie liest, woher die Daten kommen – und wo die Grenzen liegen. Kurz gesagt: Diese Seite beschreibt die Struktur einer persönlich ausgewählten Literatursammlung. Sie ist keine medizinische Beratung.