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Enregistrement W4399664496 · doi:10.1038/s41467-024-49258-1

Ligand-based design of [18F]OXD-2314 for PET imaging in non-Alzheimer’s disease tauopathies

2024· article· en· W4399664496 sur OpenAlexafffund
Anton Lindberg, Emily Murrell, Junchao Tong, N. Scott Mason, Daniel Sohn, Johan Sandell, Peter Ström, Jeffrey S. Stehouwer, Brian J. Lopresti, Jenny Viklund, Samuel Svensson, Chester A. Mathis, Neil Vasdev

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthCanada Research ChairsAzrieli FoundationCanada Foundation for InnovationOntario Research FoundationCurePSPMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésPositron emission tomographyIn silicoLigand (biochemistry)Pet imagingIn vivoTau pathologyHuman brainAlzheimer's diseaseChemistryNeuroscienceBiologyDiseaseMedicinePathologyBiochemistryReceptorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Positron emission tomography (PET) imaging of tau aggregation in Alzheimer’s disease (AD) is helping to map and quantify the in vivo progression of AD pathology. To date, no high-affinity tau-PET radiopharmaceutical has been optimized for imaging non-AD tauopathies. Here we show the properties of analogues of a first-in-class 4R-tau lead, [ 18 F]OXD-2115, using ligand-based design. Over 150 analogues of OXD-2115 were synthesized and screened in post-mortem brain tissue for tau affinity against [ 3 H]OXD-2115, and in silico models were used to predict brain uptake. [ 18 F]OXD-2314 was identified as a selective, high-affinity non-AD tau PET radiotracer with favorable brain uptake, dosimetry, and radiometabolite profiles in rats and non-human primate and is being translated for first-in-human PET studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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