[18F]FDG-PET and [18F]MPPF-PET are brain biomarkers for the creatine transporter Slc6a8 loss of function mutation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pathogenic variants in the creatine transporter gene SLC6A8, reported to represent 2% of all intellectual disabilities in males, result in a spectrum of behavioral abnormalities including developmental delay, intellectual disability, and deficit in speech. While at present there are no effective treatments available, preclinical development and testing of gene therapy and other approaches to increase brain creatine are being actively pursued. In studying a mouse model of the disorder, [18F]fluorodeoxyglucose ([18F]FDG)-based positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) was performed to assess brain glucose metabolism in wild type and creatine transporter mutant mice (Slc6a8 -/y ). The findings demonstrate marked differences in glucose metabolism in the brains of wild type and Slc6a8 -/y mice. In conducting behavioral phenotyping studies, notable abnormalities in behavior in the murine model led to additional studies in serotonin-mediated activity. Serotonergic signaling differences were detected between wild type and Slc6a8 -/y mice using 4-(2′-methoxyphenyl)-1-[2′-(N-2″-pyridinyl)-p-[18F]fluorobenzamido]ethylpiperazine ([18F]MPPF). These data demonstrate that [18F]FDG-PET and [18F]-MPPF-PET may serve as appropriate and sensitive biomarkers that could be used to assess the efficacy of not only new approaches in treating mutations of the creatine transporter SLC6A8 and their effectiveness in normalizing brain metabolism but also in enhancing our understanding of the mechanism of brain dysfunction that occurs in this complex brain disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».