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Enregistrement W4408783695 · doi:10.3390/biom15040468

Oral and Non-Oral Cholesterol-Lowering Drugs with PCSK9 and Other Biomolecules as Targets: Present Status and Future Prospects

2025· review· en· W4408783695 sur OpenAlexaff
Ajoy Basak

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCholesterolPCSK9PharmacologyOral administrationCholesterol loweringOral routeIntensive care medicineLipoproteinInternal medicineLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accumulation of high levels of cholesterol associated with low-density lipoprotein (LDL) in the bloodstream is the key risk factor for stroke and cardiovascular diseases. Therefore, reducing the concentration of LDL-cholesterol in the blood and maintaining it at an optimum level are vital especially for hypercholesterolemic individuals and cardiovascular patients. Thus, the study of cholesterol management and regulation in the physiological system has drawn significant attention from researchers across the globe. This led to the discovery of several cholesterol-lowering drugs which have been approved for administration either via oral or non-oral routes. Owing to the high comfort level, reduced or no pain, and fewer side effects with oral administration, more focus has been directed towards the development of oral-based cholesterol-lowering drugs. The other modes of administration such as intravenous or intramuscular injections are complex and sometimes painful and less tolerable. Therefore, there was a significant interest to develop oral drugs targeting PCSK9. In fact, some progress has been accomplished in recent years. This review provides an overview of the existing cholesterol-lowering drugs, and the progress made so far with oral-based PCSK9 drugs for lowering LDL-cholesterol. The review is presented in several sections highlighting the molecular targets, the individual drugs, and the modes of administration, with a focus on the oral route.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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