A.1 Repurposing Ambroxol as a disease-modifying treatment for Parkinson’s disease dementia: A phase 2, randomized, double blind placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Currently there are no disease modifying treatment for Synucleinopathies including Parkinson’s disease Dementia (PDD). Carrying a mutation in the GBA gene (beta-glucocerebrosidase/ GCAse) is a leading risk factor for synucleinopathies. Raising activity GCAse lowers α-synuclein levels in cells and animal models. Ambroxol is a pharmacological chaperone for GCAse and can raise GCAse levels. Our goal is to test Ambroxol as a disease-modifying treatment in PDD. Methods: We randomized fifty-five individuals with PDD to Ambroxol 1050mg/day, 525mg/day, or placebo for 52 weeks. Primary outcome measures included safety, Alzheimer’s disease Assessment Scale-cognitive (ADAS-Cog) subscale and the Clinician’s Global Impression of Change (CGIC). Secondary outcomes included pharmacokinetics, cognitive and motor outcomes and and plasma and CSF biomarkers. Results: Ambroxol was well tolerated. There were 7 serious adverse events (SAEs) none deemed related to Ambroxol. GCase activity was increased in white blood cells by ~1.5 fold. There were no differences between groups on primary outcome measures. Patients receiving high dose Ambroxol appeared better on the Neuropsychiatric Inventory. GBA carriers appeared to improve on some cognitive tests. pTau 181 was reduced in CSF. Conclusions: Ambroxol was safe and well-tolerated in PDD. Ambroxol may improve biomarkers and cognitive outcomes in GBA1 mutation carrie.rs Ambroxol improved some biomarkerss. ClinicalTrials.gov NCT02914366
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».