Therapeutic effects of Alirocumab on atherosclerosis: mechanisms and clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lower low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is one of the most critical steps to alleviate atherosclerosis. LDL-C accumulation in the intima of arteries leads to oxidized LDL and the formation of foam cells, followed by a core area of atherosclerotic plaques. Proprotein convertase subtilisin/keeping type 9 (PCSK9) can increase the concentration of LDL-C levels by lowering the density of LDL receptors. Alirocumab, as a monoclonal antibody, is a PCSK9 inhibitor that decreases LDL-C levels and reduces the prevalence of cardiovascular disease. However, the immune response issues and mechanism of action of Alirocumab, as well as the safety and efficacy of Alirocumab, remain to be elucidated. This review explains the mechanism of action and process of atherosclerosis, together with the present applications of Alirocumab as PCSK9 in atherosclerosis. PCSK9 inhibitors reduce the density of LDL receptors and treat the effects of various diseases on atherosclerosis. Furthermore, Alirocumab has shown a decrease in protein cholesterol levels or percentage of atherosclerotic volume through multiple clinical trials, including ODYSSEY, PACMAN-AMI, and ARCHITECT. Further mechanistic research and clinical trials are required to approve the therapeutic role and promote clinical applications of Alirocumab.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».