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Enregistrement W7117320832 · doi:10.1002/alz70856_103517

Translational cognitive biomarkers for preclinical drug testing in neurodegenerative diseases

2025· article· en· W7117320832 sur OpenAlexaff
Rodrigo Sandoval, Vladislav Novikov, Anoosha Attaran, Mohammad‐Hossein Tabatabaei, Amr Eed, Matthew Cowan, Man Ching Yau, Yasmien Abduldayem, Sahil Sharma, Wen Luo, Irina Shlaifer, Czarina Evangelista, Thomas M. Durcan, Edward A. Fon, Ravi S. Menon, Gabriela Chiosis, Timothy J Bussey, Lisa M Saksida, M. Mallar Chakravarty, Vânia F. Prado, Marco AM Prado

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteRobarts Clinical TrialsMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugCognitionPreclinical testingClinical trialDrug trialDrug responseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD) are characterized by the accumulation of misfolded proteins, including amyloid-β, tau, and alpha-synuclein (a-Syn). Despite extensive research, no effective disease-modifying therapies exist. A major barrier to drug development is the poor translatability of animal models and the lack of biomarkers with predictive power for clinical efficacy. Higher-order cognitive deficits, such as impaired reversal learning, are observed in patients with synucleinopathies, suggesting that cognitive biomarkers could be valuable in preclinical drug testing. This study evaluates whether touchscreen-based cognitive testing enhances the predictive validity of preclinical drug testing. We assessed PU-AD, an HSP90 epichaperome disruptor targeting the abnormal chaperone network implicated in protein misfolding disorders, and a mouse version of Cinpanemab, an anti-a-Syn antibody that recently failed in clinical trials, despite initial positive results in animal models. METHOD: Hemizygous M83 transgenic mice were intracerebrally injected with preformed fibrils (PFFs) to model synucleinopathy-related neurodegeneration. Mice underwent cognitive assessment using the Pairwise Visual Discrimination and Reversal (PVD-R) touchscreen task, a highly translational measure of cognitive flexibility sensitive to a-Syn toxicity. PU-AD and Cinpanemab were administered intraperitoneally post-PFF injection. Drug doses matched previous animal model studies. Motor performance was assessed with grip strength, rotarod, and wire hang tests. MRI was used to detect brain atrophy. Immunohistochemical and biochemical analyses evaluated a-Syn pathology and neuroinflammation. RESULT: M83/PFF-injected mice showed significant reversal learning deficits earlier than motor deficits. Pharmacokinetic analysis confirmed PU-AD reached brain concentrations comparable to those in other models. PU-AD treatment rescued cognitive and motor impairments, suggesting broad neuroprotective effects. In contrast, Cinpanemab-treated mice showed no improvements in cognition and preliminary data suggest no improvements in motor symptoms. Ongoing experiments are evaluating pathology and brain atrophy. CONCLUSION: The lack of Cinpanemab efficacy in our pre-clinical testing pipeline aligns with clinical trial results. The effectiveness of PU-AD in reducing both cognitive and motor impairments suggests it may have broad therapeutic potential in synucleinopathies. We suggest that touchscreen-based cognitive testing enhances the predictive validity of preclinical drug evaluation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,310 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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