Systematic Review: microRNAs as Potential Biomarkers in Mild Cognitive Impairment Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The rate of progression from Mild Cognitive Impairment (MCI) to Alzheimer's disease (AD) is estimated at >10% per year, reaching up to 80–90% after 6 years. MCI is considered an indicator of early-stage AD. In this context, the diagnostic screening of MCI is crucial for detecting individuals at high risk of AD before they progress and manifest further severe symptoms. Typically, MCI has been determined using neuropsychological assessment tools such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) or Mini-Mental Status Examination (MMSE). Unfortunately, other diagnostic methods are not available or are unable to identify MCI in its early stages. Therefore, identifying new biomarkers for MCI diagnosis and prognosis is a significant challenge. In this framework, miRNAs in serum, plasma, and other body fluids have emerged as a promising source of biomarkers for MCI and AD-related cognitive impairments. Interestingly, miRNAs can regulate several signaling pathways via multiple and diverse targets in response to pathophysiological stimuli. This systematic review aims to describe the current state of the art regarding AD-related target genes modulated by differentially expressed miRNAs in peripheral fluids samples in MCI subjects to identify potential miRNA biomarkers in the early stages of AD. We found 30 articles that described five miRNA expression profiles from peripheral fluid in MCI subjects, showing possible candidates for miRNA biomarkers that may be followed up as fluid biomarkers or therapeutic targets of early-stage AD. However, additional research is needed to validate these miRNAs and characterize the precise neuropathological mechanisms.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».