Clinical Trials in ALS – Current Challenges and Strategies for Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Historically, clinical trials in ALS have a poor track record, with only two therapies having been approved in Canada and the United States to date: riluzole (Rilutek®) and edaravone (Radicava®). The modest efficacy profiles of riluzole and edaravone highlight the need to continue to search for novel therapies for this devastating disease. Conventional drug development, in which the largest variable is whether or not the investigational product is effective, is dealt an additional layer of complexity in the case of ALS, as ALS is a poorly understood disease. Clinical trials in ALS have suffered from disease heterogeneity that is difficult to control for, a lack of established biomarkers, flawed outcome measures, poor trial design, patient recruitment and retention challenges, and regulatory nuances. However, from each failed therapeutic program, of which there have been over 40, lessons have been learned that are paving the way for future ALS trials. Novel biomarkers and outcome measures are bettering our understanding of disease progression, and randomization stratification, as well as predictive models, are being used to counter heterogeneity. The field is employing more innovative trial designs that have proved to be successful in other disease areas in order to increase the speed at which trials are conducted and decrease associated costs. Together, these new initiatives will provide the best chance of success to potential therapies for ALS.
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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 | 0,301 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,021 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,011 |
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 ».