P.078 Clinical trials in children with Down Syndrome: now and future
Notice bibliographique
Résumé
Background: Down syndrome (DS) is the most common genetic cause of intellectual disability.Although progress in managing co-morbidities has improved life expectancy, no therapeutic options have showed to significantly improve intellectual deficiencies.The current focus of the pharmacological treatment of DS is on the improvement of the cognitive impairment that is probably due to neurodevelopmental alterations,neurotransmitter alterations and neurodegeneration,and is also targeted to the overexpression of selected genes on HSA21. Methods: We review the clinical trials of the last 5 years focusing on the cognitive improvement of children with DS. Results: We report the results of therapeutic trials concerning selective negative allosteric regulators of the GABAAa5 receptor, NMDA antagonists, Kinase inhibitors of DYRK1A, folinic acid and thyroid hormone supplementation, activators of serotonergic and cholinergic system. Conclusions: The incomplete understanding of individual phenotypic variability, natural history, lack of biomarkers, no adapted neuropsychological tests, placebo effect, epigenetic effect have limited our capacity to succeed, even when promising drugs are tested.We need new tools and models will allow a better understanding of the pathophysiology. We also need to create more sensitive and realistic outcome mesures to quantify disease and therapeutic efficacy. The association of different therapeutic agents (epidrugs included) with cognitive stimulation could be a future strategy.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».