Quantitative magnetic resonance imaging measures as biomarkers of disease progression in boys with Duchenne muscular dystrophy: a phase 2 trial of domagrozumab
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a progressive, neuromuscular disorder caused by mutations in the DMD gene that results in a lack of functional dystrophin protein. Herein, we report the use of quantitative magnetic resonance imaging (MRI) measures as biomarkers in the context of a multicenter phase 2, randomized, placebo-controlled clinical trial evaluating the myostatin inhibitor domagrozumab in ambulatory boys with DMD (n = 120 aged 6 to < 16 years). MRI scans of the thigh to measure muscle volume, muscle volume index (MVI), fat fraction, and T2 relaxation time were obtained at baseline and at weeks 17, 33, 49, and 97 as per protocol. These quantitative MRI measurements appeared to be sensitive and objective biomarkers for evaluating disease progression, with significant changes observed in muscle volume, MVI, and T2 mapping measures over time. To further explore the utility of quantitative MRI measures as biomarkers to inform longer term functional changes in this cohort, a regression analysis was performed and demonstrated that muscle volume, MVI, T2 mapping measures, and fat fraction assessment were significantly correlated with longer term changes in four-stair climb times and North Star Ambulatory Assessment functional scores. Finally, less favorable baseline measures of MVI, fat fraction of the muscle bundle, and fat fraction of lean muscle were significant risk factors for loss of ambulation over a 2-year monitoring period. These analyses suggest that MRI can be a valuable tool for use in clinical trials and may help inform future functional changes in DMD.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier, NCT02310763; registered December 2014.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».