MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/bs.irn.2025.04.030

Медицинская библиотека · International review of neurobiology · 2025

Blood and digital biomarkers in MG.

Bhandage Amol K, Chen Jiaxin, Kaminski Henry J, Punga Anna Rostedt

СтатьяОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Biomarkers are measurable indicators to assess physiological processes, disease states, or therapy responses. In myasthenia gravis (MG), biomarkers are critical for diagnosis, monitoring, and treatment optimization. Despite advances in MG diagnostics and therapies, predictive biomarkers to personalize treatment remain underdeveloped. Key diagnostic blood biomarkers include antibodies against acetylcholine receptors (AChR) or muscle-specific tyrosine kinase (MuSK), confirming MG diagnosis and guiding treatment decisions. Prognostic markers, such as microRNAs (e.g., miR-150-5p and miR-30e-5p), show promise in predicting disease progression. Pharmacodynamic biomarkers enhance treatment precision, including CD20+ B cell counts for Rituximab and the CYP3A5 gene for Tacrolimus. Emerging research on metabolites, T and B-cell markers, complement factors, and proteomics may help distinguish MG's autoimmune profile. Digital biomarkers, using wearables and sensors, offer innovative patient monitoring. Future efforts integrating multi-omics and big data could revolutionize biomarker discovery, advancing personalized care and improving outcomes for MG patients.

Для цитирования: Bhandage Amol K, Chen Jiaxin, Kaminski Henry J, Punga Anna Rostedt. Blood and digital biomarkers in MG.. International review of neurobiology. 2025. DOI: 10.1016/bs.irn.2025.04.030.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.