MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414350995 · doi:10.3389/fnagi.2025.1620172

Association of brain-derived neurotrophic factor in blood and cerebrospinal fluid with Parkinson’s disease and non-motor symptoms of Parkinson’s disease: a systematic review and meta-analysis of 6655 participants

2025· review· en· W4414350995 sur OpenAlexaboutno aff
Zhenzhen Zhao, Jiahui Sun, Youhong Liu, Miao Liu, D. Tong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerBrain-derived neurotrophic factorDiseaseCerebrospinal fluidNeurotrophic factorsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) is essential for regulating neuronal proliferation and survival in neurodegenerative diseases, including Parkinson’s disease (PD). However, Studies on BDNF levels in peripheral blood and cerebrospinal fluid (CSF) have inconsistent results. Therefore, this study aimed to examine BDNF levels in patients with PD and to explore their correlation with non-motor symptoms. Methods Four databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, and CNKI) were searched for eligible studies. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Standardized mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using Stata version 14.0, applying either a fixed-effect or a random-effects model based on heterogeneity. Furthermore, subgroup analysis, meta-regression, and sensitivity analysis were employed to identify and analyze sources of heterogeneity. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger’s test. Results A comprehensive systematic review and meta-analysis was conducted, encompassing 48 articles. A total of 38 studies, covering 2,589 patients with PD and 2,422 healthy controls, were analyzed, revealing significantly lower peripheral blood BDNF levels in PD patients compared to healthy controls (SMD = −1.037; 95% CI [−1.412, −0.662]; P < 0.001), with substantial heterogeneity (I2 = 97.0%; P < 0.001). This result may be more applicable to serum samples and the Asian population according to subgroup analysis. PD patients with depression showed no significant difference in serum BDNF levels compared to those without depression (SMD = −0.511; 95% CI [−1.692, 0.671]; P = 0.397). A significant association was found between decreased serum BDNF concentrations and cognitive impairment in PD (SMD = −1.035; 95% CI [−1.340, −0.730]; P < 0.001). Moreover, negative correlations were observed between lower serum BDNF levels and autonomic dysfunction, rapid eye movement sleep behavior disorder (RBD), and restless legs syndrome (RLS), respectively. However, CSF BDNF levels showed no statistically significant difference between PD patients and controls (SMD = −0.398; 95% CI [−2.499, 1.703]; P = 0.711). Conclusion Reduced expression of BDNF is associated with both PD and its non-motor symptoms. Further research is needed to explore the potential of BDNF as a biomarker for non-motor symptoms of PD, particularly for cognitive impairment.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetNerve injury and regenerationTravaux en français237 207