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Enregistrement W4308123922 · doi:10.3389/fimmu.2022.1013784

Dynamic changes in kynurenine pathway metabolites in multiple sclerosis: A systematic review

2022· review· en· W4308123922 sur OpenAlexaff
Mobina Fathi, Kimia Vakili, Shirin Yaghoobpoor, Arian Tavasol, Kimia Jazi, Ashraf Mohamadkhani, Andis Klegeris, Alyssa McElhinney, Zahedeh Mafi, Mohammadreza Hajiesmaeili, Fatemeh Sayehmiri

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKynurenineQuinolinic acidKynurenine pathwayKynurenic acidIndoleamine 2,3-dioxygenaseMultiple sclerosisMedicineNeuroprotectionImmunologyInternal medicinePharmacologyChemistryBiochemistryTryptophanGlutamate receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiple sclerosis (MS) is a debilitating neurodegenerative disorder characterized by axonal damage, demyelination, and perivascular inflammatory lesions in the white matter of the central nervous system (CNS). Kynurenine pathway (KP), which is the major route of tryptophan (TRP) metabolism, generates a variety of neurotoxic as well as neuroprotective compounds, affecting MS pathology and the severity of impairments. Alterations in KP have been described not only in MS, but also in various psychiatric and neurodegenerative diseases. The purpose of this systematic review is to investigate the previously reported dysregulation of KP and differences in its metabolites and enzymes in patients with MS compared to healthy control subjects. Method: Electronic databases of PubMed, Scopus, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Web of Science were searched to identify studies measuring concentrations of KP metabolites and enzymes in MS patients and control subjects. The following metabolites and enzymes implicated in the KP were investigated: TRP, kynurenine (KYN), kynurenic acid (KYNA), quinolinic acid (QUIN), picolinic acid (PIC), hydroxyindoleacetic acid (HIAA), indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO), kynurenine aminotransferase (KAT), and their related ratios. Result: Ten studies were included in our systematic review. Our review demonstrates that IDO expression is reduced in the peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of MS patients compared to healthy controls. Also, increased levels of QUIN and QUIN/KYNA in the serum and cerebrospinal fluid (CSF) of MS patients is observed. Differences in levels of other metabolites and enzymes of KP are also reported in some of the reviewed studies, however there are discrepancies among the included reports. Conclusion: The results of this investigation suggest a possible connection between alterations in the levels of KP metabolite or enzymes and MS. QUIN levels in CSF were higher in MS patients than in healthy controls, suggesting that QUIN may be involved in the pathogenesis of MS. The data indicate that differences in the serum/blood or CSF levels of certain KP metabolites and enzymes could potentially be used to differentiate between MS patients and control subjects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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