Micro-RNA-125b and its use as a biomarker of systemic malignancies besides urothelial cancers
Notice bibliographique
Résumé
Iread with great interest the recent article by Snowdon and colleagues. 1 MiR-125b may serve as a biomarker in a number of systemic malignancies besides urothelial cancers.For instance, in non-small cell lung carcinomas (NSCLC) miR-125b expression is a significant biomarker.In fact, miR-125b expression in these malignancies is an independent determining factor of prognosis.Patients with NSCLC and high miR-125b levels typically exhibit a poor clinical outcome. 2 Lower levels of miR-125b are seen in those with well differentiated tumours in comparison to those with poorly differentiated tumours.Patients with lung malignancies that do not respond to therapy typically exhibit higher levels.Similarly, miR-125b influences clinical prognosis in colorectal malignancies.Progression of the primary tumour involves a direct involvement of miR-125b.miR-125b acts by attenuating p53 expression in the malignant cells.3 Colorectal carcinoma patients with high miR-125b levels typically have a poor clinical outcome in contrast to patients who express low levels of miR-125b.Individuals with high miR-125b expression develop larger tumours that exhibit greater invasiveness.These findings have been confirmed by Nishida and colleagues in a recent study.4 The above examples clearly illustrate the significance of assessing miR-125b levels in determining the prognosis in a number of systemic malignancies.There is a clear need for further studies to further explore the possible relationship of miR-125b with clinical prognosis in other systemic malignancies.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».