Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of proprotein convertase subtilisin kexin 9 (PCSK9) in 2003, this PC has attracted a lot of attention from the scientific community and pharmaceutical companies. Secreted into the plasma by the liver, the proteinase K-like serine protease PCSK9 binds the low-density lipoprotein (LDL) receptor at the surface of hepatocytes, thereby preventing its recycling and enhancing its degradation in endosomes/lysosomes, resulting in reduced LDL-cholesterol clearance. Surprisingly, in a nonenzymatic fashion, PCSK9 enhances the intracellular degradation of all its target proteins. Rare gain-of-function PCSK9 variants lead to higher levels of LDL-cholesterol and increased risk of cardiovascular disease; more common loss-of-function PCSK9 variants are associated with reductions in both LDL-cholesterol and risk of cardiovascular disease. It took 9 years to elaborate powerful new PCSK9-based therapeutic approaches to reduce circulating levels of LDL-cholesterol. Presently, PCSK9 monoclonal antibodies that inhibit its function on the LDL receptor are evaluated in phase III clinical trials. This review will address the biochemical, genetic, and clinical aspects associated with PCSK9's biology and pathophysiology in cells, rodent and human, with emphasis on the clinical benefits of silencing the expression/activity of PCSK9 as a new modality in the treatment of hypercholesterolemia and associated pathologies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,008 |
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 ».