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Enregistrement W4224280329 · doi:10.3390/ijms23084096

Emerging Antiarrhythmic Drugs for Atrial Fibrillation

2022· review· en· W4224280329 sur OpenAlexaff
Arnela Saljic, Jordi Heijman, Dobromir Dobrev

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMwDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationRepurposingDrugMechanism (biology)Drug developmentDrug repositioningPharmacologyIntensive care medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF), the most common cardiac arrhythmia worldwide, is driven by complex mechanisms that differ between subgroups of patients. This complexity is apparent from the different forms in which AF presents itself (post-operative, paroxysmal and persistent), each with heterogeneous patterns and variable progression. Our current understanding of the mechanisms responsible for initiation, maintenance and progression of the different forms of AF has increased significantly in recent years. Nevertheless, antiarrhythmic drugs for the management of AF have not been developed based on the underlying arrhythmia mechanisms and none of the currently used drugs were specifically developed to target AF. With the increased knowledge on the mechanisms underlying different forms of AF, new opportunities for developing more effective and safer AF therapies are emerging. In this review, we provide an overview of potential novel antiarrhythmic approaches based on the underlying mechanisms of AF, focusing both on the development of novel antiarrhythmic agents and on the possibility of repurposing already marketed drugs. In addition, we discuss the opportunity of targeting some of the key players involved in the underlying AF mechanisms, such as ryanodine receptor type-2 (RyR2) channels and atrial-selective K+-currents (IK2P and ISK) for antiarrhythmic therapy. In addition, we highlight the opportunities for targeting components of inflammatory signaling (e.g., the NLRP3-inflammasome) and upstream mechanisms targeting fibroblast function to prevent structural remodeling and progression of AF. Finally, we critically appraise emerging antiarrhythmic drug principles and future directions for antiarrhythmic drug development, as well as their potential for improving AF management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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