Impact of Acupuncture on Human Metabolomic Profiles: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Metabolomics provides insights into the biological underpinnings of disease development and treatment. This systematic review investigated the impact of acupuncture on metabolite levels and associated metabolic pathways using a metabolomic approach. METHODS: Five databases (i.e., PubMed, Embase, Scopus, CINAHL, and Cochrane Central) were searched using terms such as "acupuncture" and "metabolites" to retrieve relevant journal articles published through January 2024. Studies utilizing mass spectrometry or nuclear magnetic resonance were included. Risk of bias was evaluated using the Cochrane Risk of Bias tool and the Newcastle-Ottawa scale. Metabolic pathway analysis was conducted using MetaboAnalyst 6.0 to identify common significant pathways affected by acupuncture. Additionally, subgroup pathway enrichment analysis identified metabolites significantly altered in more than two studies. RESULTS: Among 4019 articles, 22 studies met inclusion criteria, examining changes in metabolomic biomarkers before and after acupuncture for various diseases and symptoms. A total of 226 metabolites showed significant changes, with 14 common metabolites altered in more than two studies (glutamine, androsterone glucuronide, choline, citric acid, decanoylcarnitine, estrone, glutathione, glycine, hypoxanthine, lactic acid, pyruvic acid, serine, proline, and sn-glycero-3-phosphocholine). Common pathways affected by acupuncture were glycine, serine, and threonine metabolism, glutathione metabolism, arginine biosynthesis, and glyoxylate and dicarboxylate metabolism. CONCLUSIONS: This review provides insights of the metabolomic mechanisms underlying acupuncture, highlighting its impact on specific metabolic pathways. Recognizing these changes can enhance acupuncture's effectiveness and support the development of personalized treatments. The findings underscore metabolomics as a valuable tool for understanding and optimizing acupuncture for various diseases and symptoms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».