P4608BET-inhibition with Apabetalone in Post-ACS Patients with Diabetes: Design and Baseline Characteristics of the BETonMACE trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetes (DM) is associated with increased risk of macro/microvascular disease and cognitive decline. Inflammation and vascular calcification may be contributing factors. Bromodomain and extraterminal (BET) proteins coordinate gene transcription and modify the transcriptional response to hyperglycemia, and inflammation. Apabetalone competitively and selectively inhibits binding between BET proteins and acetyl-lysine marks on histone tails: normalizing transcriptional profiles to physiological levels; reducing in vitro alkaline phosphatase (ALP) transcription and in vivo plasma ALP in a dose-dependent manner. Phase 2 trials with apabetalone show improved renal function in the chronic kidney disease (CKD) subgroups. Furthermore, treatment showed a 55% reduction in CVD events with more pronounced benefit among patients with DM, low HDL-cholesterol (HDL-C) and high sensitivity C-reactive protein (hsCRP). Methods The double-blind, placebo controlled phase 3 BETonMACE trial is testing the hypothesis that apabetalone 100 mg b.i.d., added to standard care, reduces major adverse cardiovascular events (MACE: CV death, non-fatal myocardial infarction or stroke) in patients with DM, acute coronary syndrome (ACS) within the preceding 7–90 days, low HDL-C (<40 mg/dL in men; <45 mg/dL in women), and estimated glomerular filtration rate (eGFR) >30 mL/min/1.7m2. The trial will continue until at least 250 MACE, providing 80% power to detect a 30% reduction. Secondary endpoints include changes in eGFR in patients with baseline eGFR 30 to <60 mL/min/1.7m2, inflammatory markers, lipids, and ALP. In addition the Montreal Cognition Assessment (MoCA) test was performed in patients ≥70 years of age at baseline and annually. Results Enrollment of 2425 patients across 13 countries and 195 centers is now complete. Baseline characteristics [median (IQR)] include LDL-C 65.0 (36) mg/dL, HDL-C 33.0 (7) mg/dL, HbA1c 7.3 (2.3) %, hsCRP 2.8 (4.9) mg/L, mean blood pressure 129/76 mmHg, and CKD in 266 patients (10.8%). Background care was based on guideline recommendations. Diabetes medications include metformin (79%), insulin (36%), sulfonylureas (28%), DPP4 inhibitors (11%), SGLT2 inhibitors (9.7%) and GLP1 receptor agonists (0.3%). The CKD subpopulation vs. total population differed significantly from the whole population with regard to age (71 vs. 62 y. o.), male sex (58% vs. 75%), history of hypertension (46% vs. 88%), history of stroke (1.5% vs. 7.5%), and current smokers (6.1% vs. 13%). In the 70 year and older (n=466, 19%) population 54% (n=243) showed a baseline MoCA score 25 and lower suggesting cognitive impairment. Summary The BETonMACE trial is testing the hypothesis that selective BET-inhibition with apabetalone, added to established, evidence-based treatment, reduces MACE in high-risk patients with DM, recent ACS, and low HDL-C. The study will also assess apabetalone's effect on renal function and cognition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».