Plasma miRNAs as Biomarkers to Identify Patients with Castration-Resistant Metastatic Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) have emerged as key regulators of numerous biological processes, and increasing evidence suggests that circulating miRNAs may be useful biomarkers of clinical disease. In this study, we sought to identify plasma miRNAs that differentiate patients with metastatic castration resistant prostate cancer (mCRPC) from those with localized prostate cancer (PCa). Pooled plasma samples from patients with localized PCa or mCRPC (25 per group) were assayed using the Exiqon miRNA qPCR panel, and the differential expression of selected candidates was validated using qRT-PCR. We identified 63 miRNAs upregulated in mCRPC versus localized PCa, while only four were downregulated. Pearson's correlation analysis revealed two highly correlated groups: one consisting of miR-141, miR375 and miR-200c and the other including miR151-3p, miR423-3p, miR-126, miR152 and miR-21. A third group, containing miR-16 and miR-205, showed less correlation. One miRNA from each group (miR-141, miR151-3p and miR-16) was used for logistic regression analysis and proved to increase the sensitivity of the prostate-specific antigen (PSA) test alone. While no miRNA alone differentiated localized PCa and mCRPC, combinations had greater sensitivity and specificity. The expression of these 10 candidates was assayed for association with clinical parameters of disease progression through the cBio portal. Our results demonstrate that plasma levels of selected miRNAs are potential biomarkers to differentiate localized PCa and mCRPC.
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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 ».