Genetic variants in microRNAs and microRNA target sites predict biochemical recurrence after radical prostatectomy in localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence indicates that microRNAs might participate in prostate cancer initiation, progression and treatment response. Germline variations in microRNAs might alter target gene expression and modify the efficacy of prostate cancer therapy. To determine whether genetic variants in microRNAs and microRNA target sites are associated with the risk of biochemical recurrence (BCR) after radical prostatectomy (RP). We retrospectively studied two independent cohorts composed of 320 Asian and 526 Caucasian men with pathologically organ-confined prostate cancer who had a median follow-up of 54.7 and 88.8 months after RP, respectively. Patients were systematically genotyped for 64 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in microRNAs and microRNA target sites, and their prognostic significance on BCR was assessed by Kaplan-Meier analysis and Cox regression model. After adjusting for known clinicopathologic risk factors, two SNPs (MIR605 rs2043556 and CDON rs3737336) remained associated with BCR. The numbers of risk alleles showed a cumulative effect on BCR [perallele hazard ratio (HR) 1.60, 95% confidence interval (CI) 1.16-2.21, p for trend = 0.005] in Asian cohort, and the risk was replicated in Caucasian cohort (HR 1.55, 95% CI 1.15-2.08, p for trend = 0.004) and in combined analysis (HR 1.57, 95% CI 1.26-1.96, p for trend <0.001). Results warrant replication in larger cohorts. This is the first study demonstrating that SNPs in microRNAs and microRNA target sites can be predictive biomarkers for BCR after RP.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».