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Enregistrement W2976433890 · doi:10.1038/s41467-019-12426-9

First-in-human trial of blood–brain barrier opening in amyotrophic lateral sclerosis using MR-guided focused ultrasound

2019· article· en· W2976433890 sur OpenAlexafffund
Agessandro Abrahão, Ying Meng, Maheleth Llinas, Yuexi Huang, Clement Hamani, Todd G. Mainprize, Isabelle Aubert, Chris Heyn, Sandra E. Black, Kullervo Hynynen, Nir Lipsman, Lorne Zinman

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesSunnybrook FoundationALS Society of Canada
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMedicineBlood–brain barrierMagnetic resonance imagingMultiple sclerosisNeurosciencePathologyRadiologyCentral nervous systemBiologyInternal medicineImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) is an emerging technology that can accurately and transiently permeabilize the blood-brain barrier (BBB) for targeted drug delivery to the central nervous system. We conducted a single-arm, first-in-human trial to investigate the safety and feasibility of MRgFUS-induced BBB opening in eloquent primary motor cortex in four volunteers with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Here, we show successful BBB opening using MRgFUS as demonstrated by gadolinium leakage at the target site immediately after sonication in all subjects, which normalized 24 hours later. The procedure was well-tolerated with no serious clinical, radiologic or electroencephalographic adverse events. This study demonstrates that non-invasive BBB permeabilization over the motor cortex using MRgFUS is safe, feasible, and reversible in ALS subjects. In future, MRgFUS can be coupled with promising therapeutics providing a targeted delivery platform in ALS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations481
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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