Cardiovascular Diseases and their Novel Therapeutic Interventions: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular diseases (CVD) are responsible for millions of deaths worldwide every year and remain one of the main causes of death in low- middle-income countries. Current methods of treating CVD involve the use of lipid-lowering drugs although these patients continue to suffer from atherosclerotic disease risk. Novel RNA therapeutic strategies are being brought to light with the advancement in our understanding of cellular mechanisms and communication, however, these need to be evaluated critically before their clinical use. Methods: Electronic literature databases such as PubMed and Google Scholar were used to access review papers and research studies done in the past 25 years. Studies most relevant to RNA cardiovascular therapeutics were used to study therapeutic interventions and their limitations. Results: MicroRNAs (miRNAs), a subset of non-coding RNAs play an important function in cell-cell communication and microenvironment remodeling due to their role in cellular processes such as differentiation, proliferation, and apoptosis. Dysregulation of miRNA synthesis has been shown to drive disease pathology. Administration of the miRNAs downregulated during disease or silencing the activity of pathogenic miRNA can be used to establish the genetic composition of a healthy individual. Exosomes are cell-derived bilipid layer extracellular vesicles, 40-150 nm in size, which conduct paracrine signaling by carrying a cargo of mRNAs, non-coding RNAs, and proteins. They could be used as an efficient delivery method for miRNAs. Gene silencing therapies targeting the ApoCIII gene have emerged as novel therapeutic interventions to treating CVD with genome-wide association studies demonstrating enhanced cardioprotective function with ApoCIII deficiency. Gene silencing through miRNA delivery and antisense oligonucleotides reveals new avenues of CVD treatment. Discussion: Novel therapeutics addressing miRNA dysregulation and gene expression regulation come with caveats that need to be addressed before they are prescribed. This review describes the role of the gene silencing interventions and the implementation barriers that delay their approval for use in treating heart disease. Conclusion: The treatments and limitations addressed in this review suggest more studies are needed to determine the pharmacokinetic aspects of RNA drugs prior to establishing the use of RNA therapeutics along with conventional cholesterol-lowering drugs to ameliorate CVD risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».