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Enregistrement W4409359917 · doi:10.1016/j.neurobiolaging.2025.04.002

Dynamics and role of covalently-closed circular RNAs in Alzheimer's disease: A review of experimental and bioinformatics studies

2025· review· en· W4409359917 sur OpenAlexaff
Nikta Zafarjafarzadeh, Elham Feridouni, Sahar Saeedi Moghaddam, Javad Amini, Samaneh Mollazadeh, Reza Ataei, Hamed Tabatabaei Ghomi, Cordian Beyer, Nima Sanadgol

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Aging · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseBioinformaticsNeuroscienceAlzheimer's diseaseComputational biologyMedicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is an age-associated disorder characterized by cognitive decline, with dementia representing the final stage of a complex clinical-biological process rather than simply a more severe form of cognitive decline. Circular RNAs (circRNAs), novel non-coding RNAs, have emerged as key regulators of brain function and associated disorders. This study explores the role of circRNAs in AD by reviewing experimentally validated circRNAs in human and animal models. We identified 10 human (seven pathogenic, three protective) and six animal (three pathogenic, three protective) AD-related circRNAs. Experimental studies have confirmed that human protective circRNAs are predominantly downregulated in AD, where they function by sequestering specific miRNAs within cells, particularly miR-7, miR-142–5p, and miR-217, which have well-recognized neuroinflammatory functions. In-silico analysis revealed that circLPAR1 (pathogenic), circHUWE1 (pathogenic), and circHOMER1 (protective) interact with miRNAs that mainly control AD-related genes. Notably, circHOMER1 plays a key role in regulating multiple AD-related pathways, including autophagy, apoptosis, and PI3K-AKT and amyloid fiber formation. Furthermore, circRNA/protein interaction analysis revealed that circHUWE1 predominantly associates with RNA transport proteins, whereas circHOMER1 interacts with proteins involved in mRNA surveillance pathways. Remarkably, docking analysis demonstrated that circAβ-a (pathogenic) exhibits a strong affinity for eukaryotic translation initiation factor 4A3 protein, while circHOMER1 shows a higher binding affinity for DGCR8 microprocessor complex subunit protein. Our study presents a concise list of circRNAs as potential key targets for further investigation in AD research. Future experimental research is essential to uncover their precise mechanisms and assess their potential as biomarkers, offering promising avenues for developing interventions to alleviate cognitive decline in AD. • 10 human circRNAs have been experimentally confirmed in Alzheimer's disease (AD). • circ-LPAR1 interacts with a higher number (over 30) of AD-related miRNAs. • circ-LPAR1, -HUWE1, and -HOMER1 miRNA interactions regulate AD-related pathways. • ELAVL1, FMR1, and AGO2 are top-hub proteins interacting with AD-related circRNAs. • circAβ-α and -HOMER1 have higher affinity to EIF4A3 and DGCR8 proteins respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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