Advancing Extracellular Vesicle Research: A Review of Systems Biology and Multiomics Perspectives
Kemunto G., Ghadami S., Dellinger K.
บทความปริทัศน์ ตีพิมพ์ในวารสาร Proteomics ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
- ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
- ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
- ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
- ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
- กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์
- ประเภทการศึกษา
- บทความปริทัศน์
- วารสาร
- Proteomics (2026)
- จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
- —
- แหล่งข้อมูล
- Europe PMC
- PMID
- 41208408
- PMCID
- PMC12976856
- DOI
- 10.1002/pmic.70066
- จำนวนการอ้างอิง
- 4
บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)
Extracellular vesicles (EVs) are membrane-bound vesicles secreted by various cell types into the extracellular space and play a role in intercellular communication. Their molecular cargo varies depending on the cell of origin and its functional state. As a result, EVs serve as representatives of their parent cells and reservoirs of disease biomarkers. Their presence in diverse bodily fluids has fueled interest in their potential for biomarker discovery and signaling research. Advances in mass spectrometry, high-throughput sequencing, and bioinformatics have expanded the molecular characterization of EVs, while emerging tools, including artificial intelligence (AI), image-based systems biology, and curated EV repositories, are driving exploration of disease-associated molecular signatures. Omics technologies generate extensive, multidimensional datasets that can be analyzed using bioinformatics techniques in conjunction with traditional statistical methods. Systems-based approaches, such as network analysis, computer modeling, and AI, are particularly effective for interpreting these complex datasets. However, their application in EV studies requires a solid understanding of EV-specific biological principles and analytical tools to ensure accuracy. By leveraging these analytical strategies, systems biology aims to unravel the intricate organization of biological processes, provi
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์
- • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
- • เป็นบทความปริทัศน์ ไม่ได้เก็บข้อมูลผู้ป่วยใหม่ และไม่ได้ประเมินคุณภาพหลักฐานอย่างเป็นระบบ
ระดับหลักฐาน
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
ดูวิธีจัดระดับหลักฐานดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้