Angiopoietin-Like Proteins: Cardiovascular Biology and Therapeutic Targeting for the Prevention of Cardiovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Despite the best pharmacologic tools available, cardiovascular diseases (CVDs) remain a major cause of morbidity and mortality in developed countries. After 2 decades of research, new therapeutic targets, such as angiopoietin-like proteins (ANGPTLs), are emerging. ANGPTLs belong to a family of 8 members, from ANGPTL1 to ANGPTL8; they have structural homology with angiopoietins and are secreted in the circulation. ANGPTLs display a multitude of physiological and pathologic functions; they contribute to inflammation, angiogenesis, cell death, senescence, hematopoiesis, and play a role in repair, maintenance, and tissue homeostasis. ANGPTLs-particularly the triad ANGPTL3, 4, and 8-have an established role in lipid metabolism through the regulation of triacylglycerol trafficking according to the nutritional status. Some ANGPTLs also contribute to glucose metabolism. Therefore, dysregulation in ANGPTL expression associated with abnormal circulating levels are linked to a plethora of CVD and metabolic disorders including atherosclerosis, heart diseases, diabetes, but also obesity and cancers. Because ANGPTLs bind to different receptors according to the cell type, antagonists are therapeutically inadequate. Recently, direct inhibitors of ANGPTLs, mainly ANGPTL3, have been developed, and specific monoclonal antibodies and antisense oligonucleotides are currently being tested in clinical trials. The aim of the current review is to provide an up-to-date preclinical and clinical overview on the function of the 8 members of the ANGPTL family in the cardiovascular system, their contribution to CVD, and the therapeutic potential of manipulating some of them.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».