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Enregistrement W4415717849 · doi:10.1055/a-2735-1659

From Fresh Frozen Plasma to First-in-human: Bringing Coagulation Factor V Deficiency into Therapeutic Trials

2025· review· en· W4415717849 sur OpenAlexaff
Jeremy W. Jacobs, Sheharyar Raza, Cristina A. Figueroa Villalba, Brian D. Adkins, Shannon C. Walker, Garrett S. Booth, Deva Sharma, Allison P. Wheeler

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialFood and drug administrationFactor IXPharmacodynamicsCoagulationDrugDrug developmentPlateletPlatelet-rich plasmaFresh frozen plasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital factor V (FV) deficiency, affecting approximately 1 in 1 million individuals worldwide, remains among the rare bleeding disorders (RBDs) without a licensed factor-specific replacement therapy. While other RBDs have successfully transitioned from plasma-based treatment to approved factor concentrates-exemplified by factor X deficiency's progression to US Food & Drug Administration (FDA)-approved Coagadex and two FDA-approved concentrates for factor XIII deficiency-FV deficiency treatment has remained unchanged for decades, relying solely on plasma and platelet transfusions. Two promising therapeutic candidates have emerged: a human plasma-derived FV concentrate demonstrating in vitro correction of severe deficiency, and an engineered activated FV (superFVa) showing potent hemostatic activity in preclinical models. This commentary outlines a pragmatic pathway to clinical trials, leveraging proven development strategies from other RBDs, existing registry infrastructure, and regulatory incentives for rare diseases. We propose phased trials combining pharmacodynamic endpoints with clinical outcomes, enabling feasible enrollment while generating decision-grade evidence. The time has come to extend modern therapeutic development to FV deficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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