P4‐335: LONGITUDINAL ASSESSMENT OF THE NOVEL TAU TRACER [<sup>18</sup>F]MK‐6240 FOR THE USE IN CLINICAL TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
Here, we aim to assess for the first-time longitudinal changes and the utility for clinical trials of the novel neurofibrillary tangles’ tracer [F]MK-6240. Nineteen individuals (10 cognitively unimpaired (CU) and 9 cognitively impaired (CI)) underwent PET [F]AZD4694 at baseline and [F]MK-6240 at baseline and 1-year follow-up. [F]AZD4694 and [F]MK-6240 standardized uptake value ratios (SUVRs) used the cerebellum grey matter as reference and were calculated between 40 to 70 min and 90 to 110 min, respectively. Paired t-test assessed the differences between baseline and follow-up bindings. Sample size (using multiple regions-of-interest) and voxel-wise (new method) sample size calculations were performed. All CI and 2 CU were amyloid positive. In CI, there was no significant increase in [F]MK-6240 uptake over 1 year. In CU, we found a significant increase in [F]MK-6240 uptake in clusters in the posterior cingulate, parietal, and frontal cortices (Fig.1). We did not find significant correlations between baseline [F]AZD4694 and [F]MK-6240 changes. In CU, sample size calculation revealed that a clinical trial would require as few as 260 individuals per arm to test a 25% drug effect with 80% of power at 5% level on [F]MK-6240 accumulation in the anterior cingulate cortex. Voxel-wise sample size calculation revealed that the clusters with the highest statistical power for testing disease-modifying interventions did not respect delimited anatomical boundaries and required as few as 100 individuals per arm to test the same 25% drug effect (Fig.2).
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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».