Preclinical Testing in Translational Animal Models of Prader-Willi Syndrome: Overview and Gap Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prader-Willi syndrome (PWS) is a rare neurodevelopmental disorder causing endocrine, musculoskeletal, and neurological dysfunction. PWS is caused by the inactivation of contiguous genes, complicating the development of targeted therapeutics. Clinical trials are now underway in PWS, with more trials to be implemented in the next few years. PWS-like endophenotypes are recapitulated in gene-targeted mice in which the function of one or more PWS genes is disrupted. These animal models can guide priorities for clinical trials or provide information about efficacy of a compound within the context of the specific disease. We now review the current status of preclinical studies that measure the effect of therapeutics on PWS-like endophenotypes. Seven categories of therapeutics (oxytocin and related compounds, K + -ATP channel agonists, melanocortin 4 receptor agonists, incretin mimetics and/or GLP-1 receptor agonists, cannabinoids, ghrelin agents, and Caralluma fimbriata [cactus] extract) have been tested for their effect on endophenotypes in both PWS animal models and clinical trials. Many other therapeutics have been tested in clinical trials, but not preclinical models of PWS or vice versa. Fostering dialogs among investigators performing preclinical validation of animal models and those implementing clinical studies will accelerate the discovery and translation of therapies into clinical practice in PWS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».