Prediction of inclisiran efficacy in patients with established atherosclerotic cardiovascular disease: the SIRIUS <i>in-silico</i> modelling of cardiovascular outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Inclisiran, an siRNA-targeting hepatic PCSK9 mRNA, reduces low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), but its effect on major adverse cardiovascular event (MACE) remains unconfirmed. The SIRIUS in-silico modelling programme aimed to predict the efficacy of inclisiran on MACE in virtual patients with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Methods and results The SIRIUS simulation (NCT05974345) used a validated mechanistic model of ASCVD and lipid-lowering therapy (LLT) effects in a virtual population with established ASCVD and LDL-C ≥ 70 mg/dL. Each virtual patient served as their own control to compare inclisiran vs. placebo as an adjunct to high-intensity statin therapy, alone or with ezetimibe over 5 years. The model did not account for non-adherence, recurrent events, or adverse effects. Among 204 691 virtual patients, inclisiran was predicted to reduce LDL-C by 49.7% vs. placebo (from 91.1 to 48.3 mg/dL). Relative to placebo, inclisiran was predicted to lower 5 years risk of 3-point MACE by 25.2% (11.3% vs. 14.9%), myocardial infarction by 34.8% [5.7% vs. 8.6%; hazard ratio (HR) 0.65], ischaemic stroke by 26% (2.6% vs. 3.4%; HR 0.74), and major adverse limb event by 34.1% (0.5% vs. 0.8%; HR 0.66). A 7.1% relative reduction of cardiovascular death was predicted (4.2% vs. 4.5%; HR 0.93). Conclusion SIRIUS is the first in-silico simulation using a knowledge-based mechanistic model to predict the efficacy of LLT on cardiovascular outcomes in ASCVD. These findings offer an early model-based prediction of inclisiran’s potential cardiovascular benefit ahead of Phase 3 outcome trials. Lay summary The SIRIUS in-silico simulation used a validated knowledge-based mechanistic computational model to computationally simulate inclisiran efficacy on 5-year MACE in 204 691 virtual patients with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD).Mean predicted percentage reduction in LDL-C with inclisiran vs. placebo was 49.7% at 5 years, with a 25.2% reduction in 3-point MACE.This simulation provides early insights into the potential effect of inclisiran on cardiovascular event reduction in advance of results from ongoing Phase 3 trial.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».