Emerging epigenetic therapies of cardiac fibrosis and remodelling in heart failure: from basic mechanisms to early clinical development
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases and specifically heart failure (HF) impact global health and impose a significant economic burden on society. Despite current advances in standard of care, the risks for death and readmission of HF patients remain unacceptably high and new therapeutic strategies to limit HF progression are highly sought. In disease settings, persistent mechanical or neurohormonal stress to the myocardium triggers maladaptive cardiac remodelling, which alters cardiac function and structure at both the molecular and cellular levels. The progression and magnitude of maladaptive cardiac remodelling ultimately leads to the development of HF. Classical therapies for HF are largely protein-based and mostly are targeted to ameliorate the dysregulation of neuroendocrine pathways and halt adverse remodelling. More recently, investigation of novel molecular targets and the application of cellular therapies, epigenetic modifications, and regulatory RNAs has uncovered promising new avenues to address HF. In this review, we summarize the current knowledge on novel cellular and epigenetic therapies and focus on two non-coding RNA-based strategies that reached the phase of early clinical development to counteract cardiac remodelling and HF. The current status of the development of translating those novel therapies to clinical practice, limitations, and future perspectives are additionally discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».