Randomized Controlled Trial of the Topical Jak Inhibitor Delgocitinib Cream in Patients with Frontal Fibrosing Alopecia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frontal fibrosing alopecia (FFA) is a cicatricial alopecia with generally poor prognosis if untreated and no approved treatment options. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate changes in the molecular signature of FFA lesions after application of delgocitinib cream. Safety, tolerability, and efficacy were also investigated. METHODS: This was a phase 2a, randomized, double-blind, exploratory trial of 20 mg/g delgocitinib cream (2%) versus cream vehicle in patients with FFA. RESULTS: A total of 30 adult females with FFA were randomized to delgocitinib cream (n = 15) or cream vehicle (n = 15). After 12 weeks, expression of the T helper 1-related biomarker CXCL9 was significantly downregulated (-3.10; P < .05), whereas there were nonsignificant reductions in CXCL10 (-2.60; P < .1) and IFN-γ (-1.49; P = .22) in lesions treated with delgocitinib cream but not cream vehicle. Delgocitinib-treated lesions had a small but significant mean improvement in transcriptomic profile (4%; P < .001), whereas lesions treated with cream vehicle worsened (33%). Delgocitinib cream was well-tolerated and associated with improvements in exploratory clinical severity endpoints. LIMITATIONS: Limitations of the trial include small sample size, biomarker analyses only being conducted to week 12, and the exploratory nature of efficacy endpoints. CONCLUSION: Delgocitinib cream resulted in an improvement in the transcriptomic profile of lesions and may have potential as a topical treatment for FFA. This study is registered with NCT05332366.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».