Dynamic changes in metabolites of the kynurenine pathway in Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, and Huntington’s disease: A systematic Review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: ), and metabolites of this pathway may have protective or degenerative effects on the nervous system. Thus, the KP may be involved in neurodegenerative diseases. Objectives: The purpose of this systematic review and meta-analysis is to assess the changes in KP metabolites such as TRP, kynurenine (KYN), kynurenic acid (KYNA), Anthranilic acid (AA), 3-hydroxykynurenine (3-HK), 5-Hydroxyindoleacetic acid (5-HIAA), and 3-Hydroxyanthranilic acid (3-HANA) in Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), and Huntington's disease (HD) patients compared to the control group. Methods: We conducted a literature search using PubMed/Medline, Scopus, Google Scholar, Web of Science, and EMBASE electronic databases to find articles published up to 2022. Studies measuring TRP, KYN, KYNA, AA, 3-HK, 5-HIAA, 3-HANA in AD, PD, or HD patients and controls were identified. Standardized mean differences (SMDs) were used to determine the differences in the levels of the KP metabolites between the two groups. Results: A total of 30 studies compromising 689 patients and 774 controls were included in our meta-analysis. Our results showed that the blood levels of TRP was significantly lower in the AD (SMD=-0.68, 95% CI=-0.97 to -0.40, p=0.000, I2 = 41.8%, k=8, n=382), PD (SMD=-0.77, 95% CI=-1.24 to -0.30, p=0.001, I2 = 74.9%, k=4, n=352), and HD (SMD=-0.90, 95% CI=-1.71 to -0.10, p=0.028, I2 = 91.0%, k=5, n=369) patients compared to the controls. Moreover, the CSF levels of 3-HK in AD patients (p=0.020) and the blood levels of KYN in HD patients (p=0.020) were lower compared with controls. Conclusion: Overall, the findings of this meta-analysis support the hypothesis that the alterations in the KP may be involved in the pathogenesis of AD, PD, and HD. However, additional research is needed to show whether other KP metabolites also vary in AD, PD, and HD patients. So, the metabolites of KP can be used for better diagnosing these diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».