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Enregistrement W4226059665 · doi:10.4103/1673-5374.335832

Emerging blood exosome-based biomarkers for preclinical and clinical Alzheimer’s disease: a meta-analysis and systematic review

2022· review· en· W4226059665 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNeural Regeneration Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseNeuroinflammationCognitive declineBioinformaticsAlzheimer's diseaseExosomeMicrovesiclesBiomarkerCochrane LibraryOncologyInternal medicineDementiaMeta-analysismicroRNABiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood exosomes, which are extracellular vesicles secreted by living cells into the circulating blood, are regarded as a relatively noninvasive novel tool for monitoring brain physiology and disease states. An increasing number of blood cargo-loaded exosomes are emerging as potential biomarkers for preclinical and clinical Alzheimer’s disease. Therefore, we conducted a meta-analysis and systematic review of molecular biomarkers derived from blood exosomes to comprehensively analyze their diagnostic performance in preclinical Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and Alzheimer’s disease. We performed a literature search in PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library from their inception to August 15, 2020. The research subjects mainly included Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and preclinical Alzheimer’s disease. We identified 34 observational studies, of which 15 were included in the quantitative analysis (Newcastle-Ottawa Scale score 5.87 points) and 19 were used in the qualitative analysis. The meta-analysis results showed that core biomarkers including Aβ1–42, P-T181-tau, P-S396-tau, and T-tau were increased in blood neuron-derived exosomes of preclinical Alzheimer’s disease, mild cognitive impairment, and Alzheimer’s disease patients. Molecules related to additional risk factors that are involved in neuroinflammation (C1q), metabolism disorder (P-S312-IRS-1), neurotrophic deficiency (HGF), vascular injury (VEGF-D), and autophagy-lysosomal system dysfunction (cathepsin D) were also increased. At the gene level, the differential expression of transcription-related factors (REST) and microRNAs (miR-132) also affects RNA splicing, transport, and translation. These pathological changes contribute to neural loss and synaptic dysfunction. The data confirm that the above-mentioned core molecules and additional risk-related factors in blood exosomes can serve as candidate biomarkers for preclinical and clinical Alzheimer’s disease. These findings support further development of exosome biomarkers for a clinical blood test for Alzheimer’s disease. This meta-analysis was registered at the International Prospective Register of Systematic Reviews (Registration No. CRD4200173498, 28/04/2020).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,152 · 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