Circulating MicroRNA Profiles as Potential Biomarkers for Diagnosis of Papillary Thyroid Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There are no known effective and reliable biomarkers to distinguish benign thyroid nodules from papillary thyroid carcinomas (PTC). Previous studies have indicated that serum microRNA (miRNA) profiles may be diagnostic and/or prognostic markers for numerous other cancers. OBJECTIVE: We studied circulating miRNA profiles in patients with PTC or benign nodules and healthy controls to identify serum miRNA that may be useful as markers for PTC. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Genome-wide serum miRNA expression profiles were determined using Solexa sequencing followed by extensive quantitative RT-PCR validation in 245 subjects (106 patients with PTC, 95 patients with benign nodules, and 44 healthy controls). A panel of miRNA was used to assess the expression of specific miRNA in the sera and thyroid tissues of patients with PTC or benign nodules. RESULTS: The expression of serum let-7e, miR-151-5p, and miR-222 was significantly increased in PTC cases relative to benign cases and healthy controls. Receiver operating characteristic curve analyses indicated that use of these three miRNA had a high diagnostic sensitivity and specificity for PTC. Serum let-7e, miR-151-5p, and miR-222 levels were found to be well correlated with certain clinicopathological variables, such as nodal status, tumor size, multifocal lesion status, and Tumor-Node-Metastasis stage. Expression of serum miR-151-5p and miR-222 in a subset of PTC patients decreased significantly after tumor excision. Increased expression of miR-151-5p and miR-222 was also found in the tissue of PTC patients. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that serum miRNA profiles may be used as novel and minimally invasive diagnostic markers for PTC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».