Varoglutamstat: Inhibiting Glutaminyl Cyclase as a Novel Target of Therapy in Early Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Varoglutamstat is a first-in-class, small molecule being investigated as a treatment for early Alzheimer’s disease (AD). It is an inhibitor of glutaminyl cyclase (QC), the enzyme that post-translationally modifies amyloid-β (Aβ) peptides into a toxic form of pyroglutamate Aβ (pGlu-Aβ) and iso-QC which post-translationally modifies cytokine monocyte chemoattractant protein-1 (CCL2) into neuroinflammatory pGlu-CCL2. Early phase clinical trials identified dose margins for safety and tolerability of varoglutamstat and biomarker data supporting its potential for clinical efficacy in early AD. Objective: Present the scientific rationale of varoglutamstat in the treatment of early AD and the methodology of the VIVA-MIND (NCT03919162) trial, which uses a seamless phase 2A-2B design. Our review also includes other pharmacologic approaches to pGlu-Aβ. Methods: Phase 2A of the VIVA-MIND trial will determine the highest dose of varoglutamstat that is safe and well tolerated with sufficient plasma exposure and a calculated target occupancy. Continuous safety evaluation using a pre-defined safety stopping boundary will help determine the highest tolerated dose that will carry forward into phase 2B. An interim futility analysis of cognitive function and electroencephalogram changes will be conducted to inform the decision of whether to proceed with phase 2B. Phase 2B will assess the efficacy and longer-term safety of the optimal selected phase 2A dose through 72 weeks of treatment. Conclusions: Varoglutamstat provides a unique dual mechanism of action addressing multiple pathogenic contributors to the disease cascade. VIVA-MIND provides a novel and efficient trial design to establish its optimal dosing, safety, tolerability, and efficacy in early AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».