The end of the road for CETP inhibitors after torcetrapib?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Because high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels are inversely related to cardiovascular disease (CVD), raising HDL-C levels would seem intuitively valuable. However, the recent failure of the cholesteryl ester transfer protein (CETP) inhibitor torcetrapib to decrease CVD has raised doubts regarding HDL-C raising in general and CETP inhibition in particular for CVD prevention. We briefly discuss the complexity of HDL metabolism, caveats of CETP inhibition, possible mechanisms for torcetrapib's failure, and the potential utility of other CETP inhibitors. RECENT FINDINGS: Torcetrapib likely failed because of off-target effects, since other CETP inhibitors, such as dalcetrapib (JTT-705/R1658) or anacetrapib (MK-0859), do not increase blood pressure, a specific pressor effect of tocetrapib that appears to be CETP-independent. In small human trials of short duration, anacetrapib and dalcetrapib appear to improve the lipoprotein profile without obvious adverse effects, so far. SUMMARY: The relationship between HDL metabolism, pharmacologic CETP inhibition, and atherosclerosis requires further elucidation. There seems to be sufficient evidence that evaluation of CETP inhibitors such as dalcetrapib and anacetrapib should proceed, if cautiously, since it remains uncertain whether the increased CVD risk with torcetrapib was related to agent-specific off-target effects or more generally to CETP inhibition as a mechanism to raise HDL.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».