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Enregistrement W4416826862 · doi:10.1177/01926233251394637

Meeting Report Session 3: Neurobiomarkers STP 44th Annual Symposium 2025 Development and Utility of Neurobiomarkers in Nonclinical Toxicology Studies

2025· article· en· W4416826862 sur OpenAlexaff
Nataliya Sadekova, Typhaine Lejeune, Simone Canesi, Camilla Recordati, Klaus Weber, Katrin Weber, Felix Weber, Samy Karoun, Christen Simon-Anderson, Madhu P. Sirivelu, Félix Goulet, Ingrid D. Pardo

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologySession (web analytics)NeurotoxicityPresentation (obstetrics)HistopathologyTranslational research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the third session (Neurobiomarkers) in the 2025 Society of Toxicologic Pathology (STP) symposium was to provide an overview of different types of existing neural biomarkers, highlight the value of novel biomarkers to detect and/or predict nervous system changes in preclinical species, and provide perspectives on their translational potential. These biomarkers can also help evaluate the efficacy of new drugs, monitor neurological diseases, and better characterize neuropathology findings. The lectures in this session featured distinguished experts in their respective scientific disciplines such as electrophysiology, molecular pathology tools to characterize pathology lesions in the visual pathways, fluid-based biomarkers, the use of MRI imaging to visualize test article delivery to the CNS of monkeys, and quantifying DRG changes using techniques like stereology, micro-CT, and nano-CT. In this session, there was also a presentation about immunohistochemical stains performed to evaluate ketamine-induced neurotoxicity in neonatal Sprague Dawley rats as a model for pediatric anesthesia. The integration of neural biomarkers in nonclinical studies in conjunction with a dedicated histopathology evaluation provides the necessary scientific data to better predict and derisk neurotoxicity in clinical studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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