Global platform trial design for tau (MAPT) mutation carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pathogenic mutations in the MAPT (tau) gene cause familial frontotemporal lobar degeneration (f‐FTLD). No disease‐modifying treatments exist. Tau therapeutics being tested in other tauopathies may be suitable candidates, but the small number of identified mutation carriers prohibits traditional clinical trial designs from achieving adequate power. Platform trial designs permit multiple therapies to be tested in parallel and improve power by sharing placebo groups across treatment arms. We evaluate whether a platform design could improve the likelihood of identifying an effective treatment for MAPT mutation carriers. Method ALLFTD and GENFI observational data were used to simulate MAPT prevention and early symptomatic clinical trials (CDR®+NACC‐FTLD≤1). Only presymptomatic participants (CDR®+NACC‐FTLD = 0) within 2.5 years of expected symptom onset based on disease progression models (DPM) were included. First, we evaluated the time and sample size required to test five treatments using a platform design compared to sequential randomized control trials. Platform designs assumed a max of three treatment arms at any time, with new arms enrolling upon completion of prior arms. Each arm randomized 60 mutations carriers 3:1 treatment to placebo, with a placebo group shared across arms. Minimum follow up was 1.5 years with common close. Sequential trials assumed 90 participants allocated 1:1 treatment to placebo, with three‐month intervals between trials. Using a platform design, we compared a novel method for testing therapeutic effects using DPMs to account for differential rates of expected progression compared to traditional mixed models for repeated measures (MMRM) tests controlling for baseline CDR®+NACC‐FTLD. Result Five treatments could be tested in a platform design using 300 participants (75% treated) over five years, compared to 450 participants (50% treated) over 13 years using traditional, sequential trials. Platform trial simulations indicated that with 80% power, DPM‐based analytic approach could detect a 25% treatment effect, whereas traditional MMRM could only detect a 40% effect. Conclusion Platform designs combined with DPM‐based analyses provide a path to testing more treatments with fewer participants. Adequately powered MAPT platform trials are feasible but require a global clinical trial infrastructure.
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 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 | 0,061 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».