Clinical development of passive tau-based immunotherapeutics for treating primary and secondary tauopathies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tauopathies are clinicopathological entities with increased and pathological deposition in glia and/or neurons of hyperphosphorylated aggregates of the microtubule-binding protein tau. In secondary tauopathies, i.e. Alzheimer's disease (AD), tau deposition can be observed, but tau coexists with another protein (amyloid-β). In the last 20 years, little progress has been made in developing disease-modifying drugs for primary and secondary tauopathies and available symptomatic drugs have limited efficacy. AREAS COVERED: The present review summarized recent advances about the development and challenges in treatments for primary and secondary tauopathies, with a focus on passive tau-based immunotherapy. EXPERT OPINION: Several tau-targeted passive immunotherapeutics are in development for treating tauopathies. At present, 14 anti-tau antibodies have entered clinical trials, and 9 of them are still in clinical testing for progressive supranuclear palsy syndrome and AD (semorinemab, bepranemab, E2814, JNJ-63733657, Lu AF87908, APNmAb005, MK-2214, PNT00, and PRX005). However, none of these nine agents have reached Phase III. The most advanced anti-tau monoclonal antibody for treating AD is semorinemab, while bepranemab is the only anti-tau monoclonal antibody still in clinical testing for treating progressive supranuclear palsy syndrome. Further evidence on passive immunotherapeutics for treating primary and secondary tauopathies will come from ongoing Phase I/II trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».