Toward Precision Medicine in Atherosclerotic Cardiovascular Disease: Insights from Omics Data into Sex Differences
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Although there is increasing recognition of sex differences in ASCVD epidemiology, pathogenesis, and clinical outcomes, the underlying biological mechanisms are still insufficiently understood. Women often present with distinct disease phenotypes, such as a higher prevalence of fibrous plaques and microvascular dysfunction, compared with the lipid-rich, inflammatory plaques more typical in men. This review examines recent omics research to clarify the molecular basis of these sex-specific patterns and explores their implications for precision cardiovascular medicine. RECENT FINDINGS: Advances in genomics, epigenomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics have shown that sex differences in ASCVD arise from complex hormonal, genetic, epigenetic, and molecular interactions. The variety of available omics approaches offers the potential to discover sex-specific regulatory networks and therapeutic targets, thereby addressing persistent knowledge gaps. However, significant challenges remain, including integrating these diverse omics layers, harmonising datasets across platforms, managing substantial computational demands, and navigating ethical constraints related to data sharing. Multiomics technologies provide unprecedented opportunities to dissect sex-specific mechanisms in ASCVD and to refine individualised risk stratification and therapeutic strategies. Overcoming current analytical and infrastructural barriers through collaborative efforts, standardised methodologies, and responsible data governance will be critical to unlocking the full potential of multiomics in precision cardiovascular medicine. This review synthesises recent evidence across omics domains and underscores their potential to improve ASCVD prevention and treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».