Why translation from basic discoveries to clinical applications is so difficult for atrial fibrillation and possible approaches to improving it
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained clinical arrhythmia, with a lifetime incidence of up to 37%, and is a major contributor to population morbidity and mortality. Important components of AF management include control of cardiac rhythm, rate, and thromboembolic risk. In this narrative review article, we focus on rhythm-control therapy. The available therapies for cardiac rhythm control include antiarrhythmic drugs and catheter-based ablation procedures; both of these are presently neither optimally effective nor safe. In order to develop improved treatment options, it is necessary to use preclinical models, both to identify novel mechanism-based therapeutic targets and to test the effects of putative therapies before initiating clinical trials. Extensive research over the past 30 years has provided many insights into AF mechanisms that can be used to design new rhythm-maintenance approaches. However, it has proven very difficult to translate these mechanistic discoveries into clinically applicable safe and effective new therapies. The aim of this article is to explore the challenges that underlie this phenomenon. We begin by considering the basic problem of AF, including its clinical importance, the current therapeutic landscape, the drug development pipeline, and the notion of upstream therapy. We then discuss the currently available preclinical models of AF and their limitations, and move on to regulatory hurdles and considerations and then review industry concerns and strategies. Finally, we evaluate potential paths forward, attempting to derive insights from the developmental history of currently used approaches and suggesting possible paths for the future. While the introduction of successful conceptually innovative new treatments for AF control is proving extremely difficult, one significant breakthrough is likely to revolutionize both AF management and the therapeutic development landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».