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Enregistrement W7117250300 · doi:10.1002/alz70859_098668

Combining humanized mice, neurochemical, imaging, and cognitive biomarkers for drug discovery in mice.

2025· article· en· W7117250300 sur OpenAlexaff
Anoosha Attaran

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug discoveryDrugSynucleinopathiesDrug developmentBiomarker discoveryCognitionPipeline (software)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global population of senior citizens is growing rapidly, contributing to a rising prevalence of neurodegenerative diseases, including synucleinopathies such as Parkinson's disease (PD), Lewy Body Dementia (LBD), and Alzheimer's disease (AD). Drug development for synucleinopathies has been particularly inefficient. Progress in developing therapies targeting underlying mechanisms has been hindered by the poor translatability of animal models, which often fail to accurately reflect human synucleinopathy pathology, and the limited availability of cognitive biomarkers for predicting treatment outcomes. Our work aims to develop a comprehensive preclinical drug discovery pipeline that integrates humanized mice, neurochemical, imaging, and cognitive biomarkers to enhance predictive accuracy. This approach combines advanced behavioral assessments, imaging modalities, and real-time neurochemical monitoring in behaving mice to better understand disease pathogenesis, identify therapeutic efficacy, and detect adverse effects. METHOD: We combined preformed fibril (PFF) injections of wild-type human synuclein into mouse models expressing human synuclein with high-throughput touchscreen-based cognitive tasks relevant to synucleinopathies to investigate cognitive deficits. In parallel, fibre photometry recordings were used to measure dopamine dynamics and calcium signaling in freely behaving mice. Pathological changes were assessed using immunofluorescence, lightsheet microscopy, and MRI. We also initiated experiments to test the ability of different treatments, including drugs and genetic manipulations targeting chaperones, and a vaccine to mitigate alpha-synuclein (a-Syn) toxicity in these models. RESULT: Mice unilaterally injected with PFFs in the striatum exhibited significant cognitive deficits in touchscreen-based tasks including pairwise visual discrimination (PVD) and visuomotor conditional learning (VMCL), which appear before motor impairments. Fibre photometry recordings revealed altered dopamine dynamics in freely behaving PFF-injected mice. These cognitive and neurochemical changes were associated with elevated phosphorylated a-Syn levels that spreads through cortical-striatal-thalamic networks, confirmed through immunofluorescence, Western blotting, and lightsheet microscopy. MRI analysis showed spatial atrophy patterns in PFF-injected mice that mimic human synucleinopathy atrophy. Preliminary results indicate that treatments mitigate a-Syn toxicity and improve cognitive deficits. CONCLUSION: We aim to establish a robust cost-effective pipeline that improves the translation of preclinical discoveries to clinical success, ultimately accelerating the development of effective treatments for synucleinopathies and reducing the risk of late-stage drug failures.

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)0,004
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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'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
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Résumé présentoui

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