Translation of nondopaminergic treatments for levodopa‐induced dyskinesia from MPTP‐lesioned nonhuman primates to phase IIa clinical studies: Keys to success and roads to failure
Notice bibliographique
Résumé
Studies in MPTP-lesioned nonhuman primates have demonstrated the potential of nondopaminergic drugs in reducing the problems of levodopa-induced dyskinesia (LID). Here we review the process of translating findings from the monkey to man. Agents targeting glutamate, adensosine, noradrenaline, 5-hydroxytryptamine, cannabinoid, and opioid transmitter systems have been assessed for antidyskinetic potential in human studies. Eleven nondopaminergic drugs with antidyskinetic efficacy in the MPTP primate have been advanced to proof-of-concept phase IIa trials in PD patients (amantadine, istradefylline, idazoxan, fipamezole, sarizotan, quetiapine, clozapine, nabilone, rimonabant, naloxone, and naltrexone). For all six nondopaminergic transmitter systems reviewed, the MPTP-lesioned primate correctly predicted phase II efficacy of at least one drug. Of the 11 specific molecules tested in both monkeys and humans, 8 showed clear antidyskinetic properties in both human and monkey. In the instances where the primate studies did not, or did not consistently, predict the outcome of the human studies, the discrepancy may reflect limitations in the validity of the model or limitations in the design of either the clinical or the preclinical studies. We find that the major determinant of success in predicting efficacy is to ensure that primate studies are conducted in a statistically rigorous way and incorporate designs and outcome measures with clinical applicability. On the other hand, phase IIa trials should strive to replicate the preclinical study, especially in terms of protocol, drug dose equivalence, and outcome measure, so as to test the same hypothesis. Failure to meet these criteria carries the risk of false negative conclusions in phase IIa trials.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».