Early pridopidine treatment improves behavioral and transcriptional deficits in YAC128 Huntington disease mice
Notice bibliographique
Résumé
Pridopidine is currently under clinical development for Huntington disease (HD), with on-going studies to better characterize its therapeutic benefit and mode of action. Pridopidine was administered either prior to the appearance of disease phenotypes or in advanced stages of disease in the YAC128 mouse model of HD. In the early treatment cohort, animals received 0, 10, or 30 mg/kg pridopidine for a period of 10.5 months. In the late treatment cohort, animals were treated for 8 weeks with 0 mg/kg or an escalating dose of pridopidine (10 to 30 mg/kg over 3 weeks). Early treatment improved motor coordination and reduced anxiety- and depressive-like phenotypes in YAC128 mice, but it did not rescue striatal and corpus callosum atrophy. Late treatment, conversely, only improved depressive-like symptoms. RNA-seq analysis revealed that early pridopidine treatment reversed striatal transcriptional deficits, upregulating disease-specific genes that are known to be downregulated during HD, a finding that is experimentally confirmed herein. This suggests that pridopidine exerts beneficial effects at the transcriptional level. Taken together, our findings support continued clinical development of pridopidine for HD, particularly in the early stages of disease, and provide valuable insight into the potential therapeutic mode of action of pridopidine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».