AI Summary & Key Takeaways
AI InsightDigital biomarkers and artificial intelligence-supported analyses are considered promising approaches that may contribute to clinical decision-making processes in the future.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this review is to evaluate current biomarkers in neurological diseases in terms of their diagnostic value, limitations, and relationships with each other. In this narrative review, the literature published up to January 2026 was searched through PubMed and Web of Science databases. Current studies related to neurological diseases and biomarkers were evaluated, while non-English publications and conference abstracts were excluded. Biomarkers based on cerebrospinal fluid, neuroimaging, and physiological methods were reviewed. Cerebrospinal fluid biomarkers were found to reflect the molecular processes of diseases, whereas imaging methods reveal the spatial distribution of pathological changes. The multimodal use of biomarkers may improve diagnostic accuracy. However, the need for invasive procedures, as well as limitations related to cost and accessibility, restrict their clinical applicability. Biomarkers provide significant advantages in the early diagnosis, staging, and individualized treatment approaches of neurological diseases. Digital biomarkers and artificial intelligence-supported analyses are considered promising approaches that may contribute to clinical decision-making processes in the future.
Özet
Bu derlemenin amacı, nörolojik hastalıklardaki güncel biyobelirteçleri; tanısal değerleri ve sınırlılıkları ile birbirleriyle ilişkileri açısından değerlendirmektir. Bu derlemede literatür, Ocak 2026’ya kadar PubMed ve Web of Science veri tabanlarında taranmıştır. Nörolojik hastalıklar ve biyobelirteçlerle ilişkili güncel çalışmalar değerlendirilmiş; İngilizce dışındaki yayınlar ve kongre özetleri dahil edilmemiştir. Beyin omurilik sıvısı, nörogörüntüleme ve fizyolojik yöntemlere dayalı biyobelirteçler değerlendirilmiştir. Beyin omurilik sıvısındaki biyobelirteçlerin moleküler süreçleri, görüntüleme yöntemlerinin ise patolojik değişikliklerin mekansal dağılımını ortaya koyduğu görülmüştür. Biyobelirteçlerin multimodal kullanımı tanısal doğruluğu artırabilmektedir. Ancak bazı durumlarda invaziv girişimlerin gerekmesi, maliyet ve erişilebilirlik yetersizliği klinik kullanımda kısıtlılıklar oluşturmaktadır. Biyobelirteçler nörolojik hastalıkların erken tanısı, evrelemesi ve bireyselleştirilmiş tedavi yaklaşımları açısından önemli avantajlar sağlamaktadır. Dijital biyobelirteçler ve yapay zekâ destekli analizler, gelecekte klinik karar süreçlerine katkı sağlayabilecek umut verici yaklaşımlar olarak değerlendirilmektedir.