RNA-targeted therapeutics in arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a common and serious medical condition affecting millions of people worldwide. While existing treatments are effective for many hypertensive patients, up to one-third fail to achieve adequate blood pressure control-often due to poor adherence, complex polypharmacy, or true pharmacological resistance. In this context, novel precision medicine approaches such as RNA-targeted therapeutics may represent tailored, long-acting alternatives particularly beneficial for patients with resistant hypertension, poor compliance, or multiple comorbidities. Small interfering RNAs (siRNAs) and antisense oligonucleotides (ASOs) have shown promising results as potential treatments for hypertension. On the one hand, zilebesiran (formerly ALN-AGT01) is currently in phase 2 clinical trials and targets the hepatic synthesis of angiotensinogen through a novel mechanism of action. On the other hand, IONIS-AGT-LRX is a hepatocyte-directed antisense oligonucleotide designed to target AGT mRNA in hepatocytes, thereby reducing angiotensinogen synthesis and circulating plasma levels. Furthermore, literature show sparse trials on RNA-targeted nucleic acid therapeutics as potential hypertension treatment, in preclinical and clinical phases, in animal and human targets, analyzed in this review in their safety and efficacy. RNA-based drugs, administered as subcutaneous injections, offer several advantages over traditional antihypertensive agents, including greater target specificity and prolonged duration of action, potentially improving adherence and long-term blood pressure control. However, these therapies are not suitable for the acute management of hypertensive emergencies or urgencies, and evidence regarding their effects on cardiovascular outcomes, target organ protection, and mortality is still lacking. Further studies are warranted to define their role in clinical practice.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».