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Enregistrement W4411582179 · doi:10.1007/s00259-025-07413-w

First-in-human PET neuroimaging of [18F]OXD-2314

2025· article· en· W4411582179 sur OpenAlexafffund
Emily Murrell, Lucas Narciso, Kimberly L. Desmond, Anton Lindberg, Armando García, Chester A. Mathis, Samuel Svensson, Antonio P. Strafella, Neil Vasdev

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Brain InstituteCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesTau ConsortiumKrembil FoundationCanada Research ChairsRossy FoundationAzrieli FoundationCanada Foundation for InnovationOntario Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchCurePSPMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésNeuroimagingPositron emission tomographyMedicineNuclear medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This first-in-human positron emission tomography (PET) study evaluates [ 18 F]OXD-2314, a radiopharmaceutical designed for imaging tau in non-Alzheimer’s disease tauopathies. Synthesis of [ 18 F]OXD-2314 was automated using a commercial module and validated for human use. Dynamic PET imaging was performed in healthy control subjects (2 female, 2 male, ages 49–65 years). Kinetic modelling was performed from brain time-activity curves and radiometabolite-corrected arterial input functions to estimate total distribution volumes ( V T ) in each region of interest. [ 18 F]OXD-2314 met all release criteria for human use. PET imaging revealed an initial whole brain peak of 2.3 standardized uptake value, followed by a steady washout. Distribution of radioactivity was uniform among brain regions ( V T range: 2.21 ± 0.29 to 2.81 ± 0.43 mL/cm 3 ). [ 18 F]OXD-2314 was successfully translated to first-in-human PET imaging. No adverse events were reported and PET imaging in patient populations of non-AD tauopathies is underway.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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