MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3010973186 · doi:10.1111/epi.16450

Repurposed molecules for antiepileptogenesis: Missing an opportunity to prevent epilepsy?

2020· review· en· W3010973186 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineEpilepsyLevetiracetamTiagabineGabapentinTraumatic brain injuryPregabalinEpileptogenesisPerampanelAnticonvulsantTopiramateLamotrigineVigabatrinPharmacologyAnesthesiaIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevention of epilepsy is a great unmet need. Acute central nervous system (CNS) insults such as traumatic brain injury (TBI), cerebrovascular accidents (CVA), and CNS infections account for 15%-20% of all epilepsy. Following TBI and CVA, there is a latency of days to years before epilepsy develops. This allows treatment to prevent or modify postinjury epilepsy. No such treatment exists. In animal models of acquired epilepsy, a number of medications in clinical use for diverse indications have been shown to have antiepileptogenic or disease-modifying effects, including medications with excellent side effect profiles. These include atorvastatin, ceftriaxone, losartan, isoflurane, N-acetylcysteine, and the antiseizure medications levetiracetam, brivaracetam, topiramate, gabapentin, pregabalin, vigabatrin, and eslicarbazepine acetate. In addition, there are preclinical antiepileptogenic data for anakinra, rapamycin, fingolimod, and erythropoietin, although these medications have potential for more serious side effects. However, except for vigabatrin, there have been almost no translation studies to prevent or modify epilepsy using these potentially "repurposable" medications. We may be missing an opportunity to develop preventive treatment for epilepsy by not evaluating these medications clinically. One reason for the lack of translation studies is that the preclinical data for most of these medications are disparate in terms of types of injury, models within different injury type, dosing, injury-treatment initiation latencies, treatment duration, and epilepsy outcome evaluation mode and duration. This makes it difficult to compare the relative strength of antiepileptogenic evidence across the molecules, and difficult to determine which drug(s) would be the best to evaluate clinically. Furthermore, most preclinical antiepileptogenic studies lack information needed for translation, such as dose-blood level relationship, brain target engagement, and dose-response, and many use treatment parameters that cannot be applied clinically, for example, treatment initiation before or at the time of injury and dosing higher than tolerated human equivalent dosing. Here, we review animal and human antiepileptogenic evidence for these medications. We highlight the gaps in our knowledge for each molecule that need to be filled in order to consider clinical translation, and we suggest a platform of preclinical antiepileptogenesis evaluation of potentially repurposable molecules or their combinations going forward.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,275 · 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