Clinical Translation of Precision Medicine in a First Clinically & Biologically Defined Subgroup of Patients with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Limited behavioral DSM-5 diagnostic criteria fails to acknowledge the significant heterogeneity present in neurodevelopmental disorders such as Autism Spectrum Disorder (ASD), contributing to repeated clinical trial failures in the field. To address this challenge, STALICLA has developed a unique precision neuroscience data platform, Databased Endophenotyping Patient Identification (DEPI), that enables the identification of stratified patient subgroups and advances tailored treatment options for ASD. A first clinically and biologically defined subgroup of ASD patients, named ASD-Phen1, was clinically validated in 2 prospectives biosampling studies (Greenwood Genetic Center, Cincinnati Children’s Medical Center) with an observed incidence of 20-25% of the enrolled ASD population (Perez-Cano, et al. 2024). This subgroup was then biologically validated through multi-omics characterization (metabolic, metabolomic, transcriptomic) revealing specific molecular signatures for ASD-Phen1 patients that were found to be reversed by STALICLA's precision medicine STP1 (a combination of a PDE4/3 inhibitor (ibudilast) and an NKCC1 antagonist (bumetanide)). Ensuing STP1 Phase 1b in ASD-Phen1 established good safety-tolerability, strong target engagement signals (EEG), and superiority on recognized-clinical efficacy endpoints (ABC, SRS, NIH toolbox) as well as convincing PK/PD profile (Erickson, et al. 2024).
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 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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».