Emerging Drugs for Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé

 Horizon scan reports provide brief summaries of information regarding new and emerging health technologies. These technologies are identified through the CADTH Horizon Scanning Service as topics of potential interest to health care decision-makers in Canada. This Horizon Scan summarizes the available information regarding emerging drug therapies for the treatment of patients with amyotrophic lateral sclerosis.
 Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a progressive fatal neurodegenerative disorder characterized by muscle weakness and wasting. ALS can be classified as sporadic (sALS), which accounts for 85% to 90% of the cases, or familial (fALS), which includes 10% to 15% of the cases.
 At present, 2 drugs are available in Canada for the treatment of patients with ALS, riluzole and edaravone. These 2 drugs provide modest benefits in terms of survival and function.
 Many treatments are currently in various stages of clinical development. Fasudil, ibudilast, inosine, and masitinib are drugs of interest as they have completed phase II, and some have initiated phase III, of their respective clinical development. Several other drugs are in clinical development and are briefly described in this report: AT-1501, CNM-Au8, Engensis, Pridopidine, Verdiperstat, and Zilucoplan.
 Emerging drugs for ALS pertain to different drug classes. Despite different mechanisms of action, these drugs all aim at providing a neuroprotective effect that will result in slowing of disease progression, maintenance of patient functional status, and improvement in patient survival.
 Of the 4 ALS drugs of interest in late-stage development, Fasudil, Ibudilast, and Inosine have completed phase II of clinical development.
 The estimated completion date for phase III of clinical development for Masitinib is December 2022.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».