A Translational Paradigm for the Preclinical Evaluation of the Stroke Neuroprotectant Tat-NR2B9c in Gyrencephalic Nonhuman Primates
Notice bibliographique
Résumé
Over decades, all attempts to translate acute stroke neuroprotectants from discovery in lower-order species to human clinical use have failed. This raised concerns about the predictive validity of preclinical studies in animals for outcomes in human stroke trials. To bridge this translational gap, we used high-order gyrencephalic nonhuman primates subjected to an experimental protocol that mimicked that of a corresponding, separately reported, clinical trial in which the human subjects underwent endovascular cerebral aneurysm repair. Both placebo-controlled studies tested neuroprotection by Tat-NR2B9c, a prospective therapeutic compound, in anesthetized subjects. Embolic strokes were produced by small intra-arterial emboli caused by the endovascular procedure. We show that primates treated with Tat-NR2B9c after the onset of embolic strokes exhibited significantly reduced numbers and volumes of strokes, as visualized by diffusion- and T2-weighted magnetic resonance imaging. These results correctly anticipated the outcome of the corresponding human trial, thus validating this study design as a predictor of neuroprotective efficacy in humans. This strategy may facilitate the evaluation of promising neuroprotectants before undertaking similar studies in human subjects.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».