Circulating MicroRNA Profiles as Potential Biomarkers for Diagnosis of Papillary Thyroid Carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle