Profiling RNA Cargo in Extracellular Vesicles From hiPSC‐Derived Neurons of Alzheimer's Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Alzheimer's disease (AD) is a major neurodegenerative disorder that affects more than 55 million people, with an incidence that is projected to triple by 2050. Despite continuous advancements in the field, reliable treatment and early detection strategies remain elusive. Extracellular vesicles (EVs) play a major role in cellular communication throughout the body. In this study, we assessed the cargo of neuronal‐specific EVs for their potential as AD biomarkers. We isolated EVs released from iPSC‐derived excitatory glutamatergic neurons generated from eight AD patients (ADiNEVs) and six healthy controls (iNEVs). We performed RNA‐sequencing and identified significant differences in RNA cargo between ADiNEVs and iNEVs. Notably, fewer small nuclear RNAs (snRNAs) were found in ADiNEVs. RNA transcripts significantly more abundant in ADiNEVs included MT‐CO1, PRR32 and IGSF8 messenger RNAs. We also observed fewer XIST long noncoding RNAs and miR‐7‐5p microRNA content in ADiNEVs. These findings suggest that precision medicine approaches, such as characterising the content of EVs from a patient's own cells, could advance early detection and management of AD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».