Translating from mice to humans: using preclinical blood-based biomarkers for the prognosis and treatment of traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rodent models are important research tools for studying the pathophysiology of traumatic brain injury (TBI) and developing potential new therapeutic interventions for this devastating neurological disorder. However, the failure rate for the translation of drugs from animal testing to human treatments for TBI is 100%, perhaps due, in part, to distinct timescales of pathophysiological processes in rodents versus humans that impedes translational advancements. Incorporating clinically relevant biomarkers in preclinical studies may provide an opportunity to calibrate preclinical models to human TBI biomechanics and pathophysiology. To support this important translational goal, we conducted a systematic literature review of preclinical TBI studies in rodents measuring blood levels of clinically used NfL, t-Tau, p-Tau, UCH-L1, or GFAP, published in PubMed/MEDLINE up to June 13th, 2023. We focused on blood biomarker temporal trajectories and their predictive and pharmacodynamic value and discuss our findings in the context of the latest clinical TBI biomarker data. Out of 369 original studies identified through the literature search, 71 met the inclusion criteria, with a median quality score on the CAMARADES checklist of 5 (interquartile range 4-7). NfL was measured in 17 preclinical studies, GFAP in 41, t-Tau in 17, p-Tau in 7, and UCH-L1 in 19 preclinical studies. Data in rodent models show that all blood biomarkers exhibited injury severity-dependent elevations, with GFAP and UCH-L1 peaking within hours after TBI, NfL peaking within days after TBI and remaining elevated up to 6 months post-injury, whereas t-Tau and p-Tau levels were gradually increased many weeks after TBI. Blood NfL levels emerges as a prognostic indicator of white matter loss after TBI, while both NfL and GFAP hold promise for pharmacodynamic studies of neuroprotective treatments. Therefore, blood-based preclinical biomarker trajectories could serve as important anchor points that may advance translational research in the TBI field. However, further investigation into biomarker levels in the subacute and chronic phases will be needed to more clearly define pathophysiological mechanisms and identify new therapeutic targets for TBI.
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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 | 0,015 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».