APOC3 siRNA and ASO therapy for dyslipidemia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The aim of this review is to present the clinical indications of apolipoprotein C-III (apoC3) inhibition in the therapeutic arsenal for the treatment of lipid disorders and associated risks and to compare the most advanced modalities of apoC3 inhibition currently available or in development, specifically APOC3 antisense oligonucleotides (ASO) and small interfering RNA (siRNA). RECENT FINDINGS: ApoC3 inhibition significantly decreases triglyceride levels by mechanisms coupling both lipoprotein lipase (LPL) upregulation and LPL-independent mechanisms. The main apoC3 inhibitors in advanced clinical development are the GalNAc-ASO olezarsen and the GalNAc-siRNA plozasiran. Clinical studies conducted with volanesorsen, the olezarsen precursor, showed a favorable effect on hepatic steatosis (nonalcoholic fatty liver disease, NAFLD). Olezarsen does not appear to be associated with the main side effects attributed to volanesorsen including thrombocytopenia. Plozasiran is in advanced clinical development and requires subcutaneous injection every 3 months and present to-date an efficacy and safety profile comparable to that of the monthly ASO. SUMMARY: Inhibition of apoC3 is effective across all the spectrum of hypertriglyceridemia, might have a favorable effect on hepatic steatosis (NAFLD) and the effect of apoC3 inhibition on cardiovascular risk is not limited to its effect on plasma triglycerides. APOC3 GalNAc-conjugated ASO and siRNA are both effective in decreasing plasma apoC3 and triglyceride levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».