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Enregistrement W4412935189 · doi:10.1186/s12883-025-04356-5

Neuroprotection through adiponectin receptor agonist: an updated meta-analysis of preclinical Alzheimer’s disease studies

2025· review· en· W4412935189 sur OpenAlexaff
Tannaz Novinbahador, Amin Abbasi, Roghayeh Molani‐Gol, Leili Aghebati‐Maleki, Amirhesam Pouraghaei, Hassan Soleimanpour

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionMedicineNeurochemistryNeurologyAgonistNeuroscienceDiseaseAdiponectinMeta-analysisReceptorBioinformaticsPharmacologyInternal medicinePsychiatryPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer’s disease (AD) is a leading cause of dementia, imposing a substantial burden on individuals and society. While existing therapies can reduce the symptoms of AD, they do not offer genuine therapeutic effectiveness. Adiponectin Receptor Agonist (ADN-R Ag) has been proposed as a novel therapeutic agent for AD. This study aims to evaluate its efficacy in treating AD model mice. METHODS: A systematic search of PubMed, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science was conducted up to May 3, 2025. Research investigating the impact of ADN-R Ag on cognitive performance and associated molecular pathways in Alzheimer’s disease models, specifically APP/PS1, P301S, and 5XFAD mice, was incorporated. The Alzheimer’s disease models in the study were male and ranged in age from 5.5 to 8 months. Studies evaluating the effect of ADN-R Ag on AD model mice through cognitive function tests and related molecular mechanisms were included. Methodological quality assessment was performed using the CAMARADES tool for animal studies. The meta-analysis was performed following Cochrane guidelines. RESULTS: Six articles were included for the review. ADN-R Ag significantly improved cognitive function in the meta-analysis. The weighted mean difference of ADN-R Ag was 21.75 (95% CI: 16.61–26.88; p < 0.001) for alternation rate percentage in the Y-maze, 20.46 (95% CI: 11.41–29.51, p < 0.001) for novel object exploration time percentage in the novel object recognition (NOR) test, -15.83 (95% CI: -23.33 to -8.32, p < 0.001) for escape latency in the Morris water maze (MWM), and 13.89 (95% CI: 8.84–18.94; p < 0.001) for target quadrant time in the probe test. Additionally, ADN-R Ag was reported to mitigate AD pathology by reducing Aβ depositions through inhibition of GSK3β/BACE1/NF-κB pathway, suppressing neuronal inflammation by suppressing microglial and astrocytes activity and reducing and IL1β and TNFα levels, enhancing autophagy, and improving mitochondrial function with significant involvement of the AMPK pathway. CONCLUSION: Based on the current study, ADN-R Ag has therapeutic effects on AD. However, considering the complex underlying molecular mechanisms and limited prior studies, further research is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,058
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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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