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Enregistrement W7117257479 · doi:10.1002/alz70856_103935

Extracellular Vesicles as Biomarkers of Brain Cellular Dynamics: Applications in Alzheimer's Dementia, Mild Cognitive Impairment and Late‐Life Depression

2025· article· en· W7117257479 sur OpenAlexaff
Érica Leandro Marciano Vieira, Yuliya S. Nikolova, Sarah Elmi, Ana Paula Mendes‐Silva, Sanjeev Kumar, Diniz Breno, Tarek K. Rajji

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesCognitive impairmentExtracellular vesiclesDepression (economics)CognitionExtracellularBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exosomes from brain cells, such as neuron-derived (NDEs) and astrocyte-derived exosomes (ADEs), can cross the blood-brain barrier and be detected in peripheral circulation. These vesicles facilitate communication between the central nervous system (CNS), neuroendocrine, and immune systems, carrying miRNAs and proteins that are protected from degradation. While exosomes are well-studied in Alzheimer's Disease (AD), their role in Mild Cognitive Impairment (MCI) and Late-Life Depression (LLD)-which may be prodromal stages of dementia-remains unclear. This project aims to identify biosignatures in NDEs, ADEs, and plasma to explore molecular profiles shared by LLD, MCI, and AD. METHOD: We recruited 40 LLD subjects, 25 with MCI, 24 with AD, and 31 age- and gender-matched healthy controls. After psychiatric evaluation, blood samples were collected, centrifuged to obtain platelet-free plasma, and stored at -80°C. Total exosomes were isolated using size exclusion chromatography and analyzed via NanoSight Pro nanotracking. NDEs and ADEs were quantified using the vFC™ vesicle flow cytometry kit on a CytoFlex system, while protein cargo was analyzed with Quanterix, SMCpro, and LX200. Five neuropsychiatric-associated miRNAs were assessed: miR-100-5p, miR-l-3p, miR-184, miR-221-3p, miR-766, and miR-5680. RESULT: LLD and MCI showed no differences in NDEs and ADEs compared to controls, while AD had elevated levels. No microRNA differences were found between LLD and controls, but five of six miRNAs were reduced in AD. Proteomic analysis revealed persistent neuroinflammation in AD compared to LLD and MCI. CONCLUSION: These findings suggest compromised brain-periphery communication in MCI, LLD, and AD, highlighting exosomes as a window into the molecular pathology of these disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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