Preclinical research in Rett syndrome: setting the foundation for translational success
Notice bibliographique
Résumé
In September of 2011, the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS), the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD), the International Rett Syndrome Foundation (IRSF) and the Rett Syndrome Research Trust (RSRT) convened a workshop involving a broad cross-section of basic scientists, clinicians and representatives from the National Institutes of Health (NIH), the US Food and Drug Administration (FDA), the pharmaceutical industry and private foundations to assess the state of the art in animal studies of Rett syndrome (RTT). The aim of the workshop was to identify crucial knowledge gaps and to suggest scientific priorities and best practices for the use of animal models in preclinical evaluation of potential new RTT therapeutics. This review summarizes outcomes from the workshop and extensive follow-up discussions among participants, and includes: (1) a comprehensive summary of the physiological and behavioral phenotypes of RTT mouse models to date, and areas in which further phenotypic analyses are required to enhance the utility of these models for translational studies; (2) discussion of the impact of genetic differences among mouse models, and methodological differences among laboratories, on the expression and analysis, respectively, of phenotypic traits; and (3) definitions of the standards that the community of RTT researchers can implement for rigorous preclinical study design and transparent reporting to ensure that decisions to initiate costly clinical trials are grounded in reliable preclinical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,541 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,034 |
| Communication savante | 0,033 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».