Epigenetics and precision medicine in cardiovascular patients: from basic concepts to the clinical arena
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of mortality worldwide and also inflict major burdens on morbidity, quality of life, and societal costs. Considering that CVD preventive medications improve vascular outcomes in less than half of patients (often relative risk reductions range from 12% to 20% compared with placebo), precision medicine offers an attractive approach to refine the targeting of CVD medications to responsive individuals in a population and thus allocate resources more wisely and effectively. New tools furnished by advances in basic science and translational medicine could help achieve this goal. This approach could reach beyond the practitioners 'eyeball' assessment or venerable markers derived from the physical examination and standard laboratory evaluation. Advances in genetics have identified novel pathways and targets that operate in numerous diseases, paving the way for 'precision medicine'. Yet the inherited genome determines only part of an individual's risk profile. Indeed, standard genomic approaches do not take into account the world of regulation of gene expression by modifications of the 'epi'genome. Epigenetic modifications defined as 'heritable changes to the genome that do not involve changes in DNA sequence' have emerged as a new layer of biological regulation in CVD and could advance individualized risk assessment as well as devising and deploying tailored therapies. This review, therefore, aims to acquaint the cardiovascular community with the rapidly advancing and evolving field of epigenetics and its implications in cardiovascular precision medicine.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».