Biomarker potential of brain‐secreted extracellular vesicles in blood in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain cells secrete extracellular microvesicles (EVs) that cross the blood-brain barrier. Involved in cell-to-cell communication, EVs contain surface markers and a biologically active cargo of molecules specific to their tissue (and cell) of origin, reflecting the tissue or cell's physiological state. Isolation of brain-secreted EVs (BEVs) from blood provides a minimally invasive way to sample components of brain tissue in Alzheimer's disease (AD), and is considered a form of "liquid biopsy." METHODS: We performed a comprehensive review of the PubMed literature to assess the biomarker and therapeutic potential of blood-isolated BEVs in AD. RESULTS: We summarize methods used for BEV isolation, validation, and novel biomarker discovery, as well as provide insights from 26 studies in humans on the biomarker potential in AD of four cell-specific BEVs isolated from blood: neuron-, neural precursor-, astrocyte-, and brain vasculature-derived BEVs. Of these, neuron-derived BEVs has been investigated on several fronts, and these include levels of amyloid-β and tau proteins, as well as synaptic proteins. In addition, we provide a synopsis of the current landscape of BEV-based evaluation/monitoring of AD therapeutics based on two published trials and a review of registered clinical trials. DISCUSSION: Blood-isolated BEVs have emerged as a novel player in the study of AD, with enormous potential as a diagnostic, evaluation of therapeutics, and treatment tool. The literature has largely concentrated on neuron-derived BEVs in the blood in AD. Given the multifactorial pathophysiology of AD, additional studies, in neuron-derived and other brain cell-specific BEVs are warranted to establish BEVs as a robust blood-based biomarker of AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».