Pharmacogenomic approaches to lipid-regulating trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Randomized clinical outcome trials are costly, long, and often yield neutral or modestly positive results, and these issues have impeded cardiovascular drug development in the past decade. Despite the significant reduction of cardiovascular morbidity and mortality with statins, substantial residual risk of major cardiovascular events remains. This could be because of the difficulty of demonstrating benefits of new drugs in addition to the current standard of care in unselected populations as well as the interindividual variability in drug response. Pharmacogenomics is a promising avenue for the development of novel or failed drugs and for the repurposing of other medications. RECENT FINDINGS: Several variants were identified in genes that were associated with the effects of statins on plasma lipids. Genomic studies of mutations in genes that encode drug targets have the potential to inform on the link between drug therapy acting on those targets and clinical outcomes. Recently, ADCY9 gene variants were shown to be significantly associated with responses to dalcetrapib in terms of clinical outcomes, atherosclerosis imaging, cholesterol efflux, and inflammation, which provided support for the conduct of a new prospective clinical trial in a genetically determined population. SUMMARY: Pharmacogenomics hold great potential in future lipid trials to decrease failure rates in drug development and to identify patients who will respond with greater benefits and smaller risk.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».