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Enregistrement W3163768133 · doi:10.1021/acsmedchemlett.1c00127

Leveraging Open Science Drug Development for PET: Preliminary Neuroimaging of <sup>11</sup>C-Labeled ALK2 Inhibitors

2021· article· en· W3163768133 sur OpenAlexafffund
Emily Murrell, Junchao Tong, David Smil, Taira Kiyota, Ahmed Aman, Methvin Isaac, Iain D. G. Watson, Neil Vasdev

Notice bibliographique

RevueACS Medicinal Chemistry Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationCanada Research ChairsOntario Institute for Cancer ResearchCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésNeuroimagingPositron emission tomographyPonsDrug discoveryRadioligandMedicinePet imagingActivin receptorPharmacologyNeuroscienceNuclear medicineBioinformaticsReceptorPsychologyInternal medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Mutations in the gene encoding activin receptor-like kinase 2 (ALK2) are implicated in the pathophysiology of a pediatric brainstem cancer, diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG). Inhibitors of ALK2 that cross the blood–brain barrier have been proposed as a method of treatment for DIPG. As part of an open science approach to radiopharmaceutical and drug discovery, we developed 11 C-labeled radiotracers from potent and selective lead ALK2 inhibitors to investigate their brain permeability through positron emission tomography (PET) neuroimaging. Four radiotracers were synthesized by 11 C-methylation and assessed by dynamic PET imaging in healthy Sprague–Dawley rats. One of the compounds, [ 11 C]M4K2127, showed high initial brain uptake (SUV ∼ 2), including in the region of interest (pons). This data supports the use of this chemotype as a brain penetrant ALK2 inhibitor that permeates evenly into the pons with potential application for the treatment of DIPG.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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