Potentials and Pitfalls of Cross-Translational Models of Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
A number of clinical disorders that are either neurodevelopmental or neurodegenerative exhibit significant cognitive impairments that require some form of intervention. However, the current paucity of pro-cognitive treatments that are available, due to the lack of knowledge of biological targets and symptomologies, impedes the treatment of individuals with cognitive impairments. In this review, we explore three critical steps that need to be established in order to lead to the development of effective and appropriate treatments for cognitive impairments. The first step specifically involves the ability to efficiently reproduce and standardize current animal models of disease. The second step involves establishing well-controlled and standardized animal models across different species, such as rodents and monkeys, that link to human disease conditions. The third step involves building these animal models from both a translational and a reverse translational perspective in order to gain critical insight into the aetiologies of specific cognitive impairments and the development of their early physiological and behavioral biomarkers. This bidirectional translational approach is important to improve the investigation of disease biomarkers, the underlying mechanisms of novel therapeutics on cognition, and to validate preclinical findings of drug discovery. Overall, even though animal models play an important role in investigating the pathophysiological processes and mechanisms associated with typical and atypical behavior, we discuss the ongoing challenges associated with these three critical steps of cross-translational research that has led to the current lack of success of developing effective new compounds for potential treatments and suggest approaches to stimulate advances in the field.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».