The biology of PCSK9 from the endoplasmic reticulum to lysosomes: new and emerging therapeutics to control low-density lipoprotein cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) directly binds to the epidermal growth factor-like repeat A domain of low-density lipoprotein receptor and induces its degradation, thereby controlling circulating low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) concentration. Heterozygous loss-of-function mutations in PCSK9 can decrease the incidence of coronary heart disease by up to 88%, owing to lifelong reduction of LDL-C. Moreover, two subjects with PCSK9 loss-of-function mutations on both alleles, resulting in a total absence of functional PCSK9, were found to have extremely low circulating LDL-C levels without other apparent abnormalities. Accordingly, PCSK9 could represent a safe and effective pharmacological target to increase clearance of LDL-C and to reduce the risk of coronary heart disease. Recent clinical trials using anti-PCSK9 monoclonal antibodies that block the PCSK9:low-density lipoprotein receptor interaction were shown to considerably reduce LDL-C levels by up to 65% when given alone and by up to 72% in patients already receiving statin therapy. In this review, we will discuss how major scientific breakthroughs in PCSK9 cell biology have led to the development of new and forthcoming LDL-C-lowering pharmacological agents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».