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Enregistrement W4415794328 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4369873

Abstract 4369873: <i>LPA</i> -Targeted siRNAs Lower Lp(a) by Over 90%: A Meta-Analysis of Olpasiran, Lepodisiran, and Zerlasiran

2025· article· en· W4415794328 sur OpenAlexaff
Arveen Shokravi, Sohat Sharma

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectSmall interfering RNAApolipoprotein BConfidence intervalClinical trialRelative riskMeta-analysisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Elevated lipoprotein(a) [Lp(a)] is a genetically determined, independent risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Currently, no approved therapies specifically target Lp(a) reduction. Small-interfering RNA (siRNA) therapeutics—such as olpasiran, lepodisiran, and zerlasiran—are promising investigational agents designed to address this therapeutic gap. These agents selectively target LPA mRNA in hepatocytes, suppressing apolipoprotein(a) synthesis and reducing circulating Lp(a) concentrations.. Research Question: What is the pooled efficacy and safety profile of siRNA agents that target LPA mRNA? Methods: A systematic search of MEDLINE and EMBASE was conducted through June 2025 to identify trials evaluating siRNA therapies that directly silence LPA mRNA. Outcomes of interest included percent changes in Lp(a), apolipoprotein B (ApoB), and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), along with adverse event rates compared to placebo. To ensure cross-trial consistency, efficacy endpoints were extracted from assessments conducted between weeks 34 and 36, using data from the highest siRNA dose per study. Forest plots display mean differences with corresponding 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity was quantified using the I 2 statistic, and adverse events were summarized as absolute risk differences due to low event rates in control groups. Results: Three phase 2 trials met the inclusion criteria. siRNA therapy achieved a significant pooled mean reduction in Lp(a) of −94.46% [95% CI −102.92 to −86.01], with substantial heterogeneity (I 2 = 89.7%). siRNA therapies decreased ApoB by −15.95% [95% CI −19.36 to −12.54] and LDL-C by −19.70% [95% CI −26.22 to −13.19], both without significant heterogeneity (I 2 = 0%). Adverse events occurred more frequently in the siRNA group, with a pooled absolute risk difference of 26.0% [95% CI −13.0 to 64.0] compared to placebo; however, this finding demonstrated high heterogeneity (I 2 = 97.1%), and the confidence interval crossed the null. Conclusions: siRNA therapeutics targeting LPA mRNA demonstrate substantial efficacy, lowering Lp(a) levels by over 90% with concurrent reductions in ApoB and LDL-C. Ongoing phase 3 trials will be pivotal in further characterizing their safety profile and determining the extent to which these promising lipid changes translate into cardiovascular risk reduction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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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