The Promises of Proteomics and Metabolomics for Unravelling the Mechanism and Side Effect Landscape of Beta-Adrenoceptor Antagonists in Cardiovascular Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular medicine witnessed notable advances for the past decade. Multiomics research offers a new lens for precision/personalized medicine for existing and emerging drugs used in the cardiovascular clinic. Beta-blockers are vital in treating hypertension and chronic heart failure. However, clinical use of beta-blockers is also associated with side effects and person-to-person variations in their pharmacokinetics and pharmacodynamics. A comprehensive understanding of the mechanisms that underpin the side effect landscape of beta-blockers is imperative to optimize their therapeutic value. In addition, current research emphasizes the circadian clock's vital roles in regulating pharmacological parameters. Administration of the beta-blockers at specific dosing times could potentially improve their effectiveness and reduce their toxic effects. The rapid development of mass spectrometry technologies with chemical proteomics and thermal proteome profiling methods has also substantially advanced our understanding of underlying side effects mechanisms by unbiased deconvolution of drug targets and off-targets. Metabolomics is steadily demonstrating its utility for conducting mechanistic and toxicological analyses of pharmacological compounds. This article discusses the promises of cutting-edge proteomics and metabolomics approaches to investigate the molecular targets, mechanism of action, adverse effects, and dosing time dependency of beta-blockers.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».