Proprotein convertase subtilisin / kexin 9 (PCSK9) inhibitors and the future of dyslipidemia therapy: an updated patent review (2011-2015)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The identification by Abifadel et al. in 2003 of the first mutations of PCSK9 was the major breakthrough in the cholesterol field that led to a new therapeutic target. This discovery paved the way to new lipid lowering drugs reducing LDL-cholesterol levels through the inhibition of PCSK9. Two anti-PCSK9 monoclonal antibodies have received FDA and EMA approvals: Alirocumab and Evolocumab. Areas covered: This article reviews the different strategies that are pursued to modulate the functional activity of PCSK9 for lowering LDL-cholesterol levels. It also provides a brief overview of the patents related to PCSK9 from 2011 until the end of 2015. This review is addressed to researchers from academia and pharmaceutical companies who are engaged in PCSK9 research/cholesterol regulation. Readers will gain an up-to-date overview of the different strategies that have been investigated to reduce PCSK9, focusing on anti-PCSK9 monoclonal antibodies and the related clinical trials. Expert opinion: Anti-PCSK9 antibodies are a new class of lipid lowering drugs with promising results in reducing LDL-cholesterol. Long-term ongoing studies investigating on a large scale the efficacy and safety of the anti-PCSK9 antibodies and their cardiovascular outcomes are eagerly awaited.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».