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Enregistrement W4306249173 · doi:10.26685/urncst.408

Cardiovascular Diseases and their Novel Therapeutic Interventions: A Literature Review

2022· review· en· W4306249173 sur OpenAlexaff
Kamalben B. Prajapati

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAGene silencingMicrovesiclesDiseaseParacrine signallingBioinformaticsBiologyRNA interferenceMedicineCancer researchRNAGeneGeneticsPathologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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