Gantenerumab: an anti-amyloid monoclonal antibody with potential disease-modifying effects in early Alzheimer’s disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review describes the research and development process of gantenerumab, a fully human anti-amyloid monoclonal antibody in development to treat early symptomatic and asymptomatic Alzheimer's disease (AD). Anti-amyloid monoclonal antibodies can substantially reverse amyloid plaque pathology and may modify the course of the disease by slowing or stopping its clinical progression. Several molecules targeting amyloid have failed in clinical development due to drug-related factors (e.g., treatment-limiting adverse events, low potency, poor brain penetration), study design/methodological issues (e.g., disease stage, lack of AD pathology confirmation), and other factors. The US Food and Drug Administration's approval of aducanumab, an anti-amyloid monoclonal antibody as the first potential disease-modifying therapy for AD, signaled the value of more than 20 years of drug development, adding to the available therapies the first nominal success since cholinesterase inhibitors and memantine were approved. BODY: Here, we review over 2 decades of gantenerumab development in the context of scientific discoveries in the broader AD field. Key learnings from the field were incorporated into the gantenerumab phase 3 program, including confirmed amyloid positivity as an entry criterion, an enriched clinical trial population to ensure measurable clinical decline, data-driven exposure-response models to inform a safe and efficacious dosing regimen, and the use of several blood-based biomarkers. Subcutaneous formulation for more pragmatic implementation was prioritized as a key feature from the beginning of the gantenerumab development program. CONCLUSION: The results from the gantenerumab phase 3 programs are expected by the end of 2022 and will add critical information to the collective knowledge on the search for effective AD treatments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle