NOMENCLATURA, MÉTODOS DE ISOLAMENTO E DESEMPENHO DIAGNÓSTICO DE VESÍCULAS EXTRACELULARES COMO BIOMARCADORES NA DOENÇA DE ALZHEIMER: REVISÃO SISTEMÁTICA EM ANDAMENTO
Palabras clave:
vesículas extracelulares, doença de Alzheimer, biomarcadoresResumen
O diagnóstico da doença de Alzheimer (DA) utiliza métodos de neuroimagem e biomarcadores no líquido cefalorraquidiano, que podem ser invasivos, de custo elevado e acesso limitado. Nesse contexto, as vesículas extracelulares (VEs) presentes em fluidos biológicos, especialmente aquelas enriquecidas para origem neuronal, têm sido estudadas como alternativa minimamente invasiva para diagnóstico e monitoramento da doença. Esta revisão sistemática objetiva analisar a nomenclatura, os métodos de isolamento e o desempenho diagnóstico relatado nos estudos que investigam VEs como biomarcadores na DA. Foram concluídas a extração de dados e a avaliação do risco de viés de 21 estudos publicados entre 2019 e 2025. Foram identificadas 19 designações distintas para as VEs, com plasma em 11 estudos e imunocaptura em 10. Oito estudos relataram AUC ≥ 0,95, com valores máximos de 0,9983 e 0,993. Na avaliação do risco de viés, 12 estudos foram classificados como de alto risco e 9 apresentaram algumas preocupações.
Referencias
Hayden, J. A., van der Windt, D. A., Cartwright, J. L., Côté, P., & Bombardier, C. (2013). Assessing bias in studies of prognostic factors. Annals of Internal Medicine, 158(4), 280–286. https://doi.org/10.7326/0003-4819-158-4-201302190-00009
Hu, S., Zhang, L., Su, Y., Liang, X., Yang, J., Luo, Q., & Luo, H. (2024). Sensitive detection of multiple blood biomarkers via immunomagnetic exosomal PCR for the diagnosis of Alzheimer’s disease. Science Advances, 10(13), eabm3088. https://doi.org/10.1126/sciadv.abm3088
Jia, L., Zhu, M., Kong, C., Pang, Y., Zhang, H., Qiu, Q., Wei, C., Tang, Y., Wang, Q., Li, Y., Li, T., Li, F., Wang, Q., Li, Y., Wei, Y., & Jia, J. (2021). Blood neuro-exosomal synaptic proteins predict Alzheimer’s disease at the asymptomatic stage. Alzheimer’s & Dementia, 17(1), 49–60. https://doi.org/10.1002/alz.12166
Moola, S., Munn, Z., Tufanaru, C., Aromataris, E., Sears, K., Sfetcu, R., Currie, M., Lisy, K., Qureshi, R., Mattis, P., & Mu, P.-F. (2020). Chapter 7: Systematic reviews of etiology and risk. In E. Aromataris & Z. Munn (Eds.), JBI manual for evidence synthesis. JBI. https://doi.org/10.46658/JBIMES-20-08
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Pham, L. H. P., Chang, C.-F., Tuchez, K., Liu, F., & Chen, Y. (2024). Assessing Alzheimer’s disease via plasma extracellular vesicle-derived mRNA. Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring, 16(3), e70006. https://doi.org/10.1002/dad2.70006
Welsh, J. A., Goberdhan, D. C. I., O’Driscoll, L., Buzás, E. I., Blenkiron, C., Bussolati, B., Cai, H., Di Vizio, D., Driedonks, T. A. P., Erdbrügger, U., Falcon-Perez, J. M., Fu, Q.-L., Hill, A. F., Lenassi, M., Lim, S. K., Mahoney, M. G., Mohanty, S., Möller, A., Nieuwland, R., … Witwer, K. W. (2024). Minimal information for studies of extracellular vesicles (MISEV2023): From basic to advanced approaches. Journal of Extracellular Vesicles, 13(2), e12404. https://doi.org/10.1002/jev2.12404
Whiting, P. F., Rutjes, A. W. S., Westwood, M. E., Mallett, S., Deeks, J. J., Reitsma, J. B., Leeflang, M. M. G., Sterne, J. A. C., & Bossuyt, P. M. M. (2011). QUADAS-2: A revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Annals of Internal Medicine, 155(8), 529–536. https://doi.org/10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009
Wolff, R. F., Moons, K. G. M., Riley, R. D., Whiting, P. F., Westwood, M., Collins, G. S., Reitsma, J. B., Kleijnen, J., & Mallett, S. (2019). PROBAST: A tool to assess the risk of bias and applicability of prediction model studies. Annals of Internal Medicine, 170(1), 51–58. https://doi.org/10.7326/M18-1376
