MicroRNAs Associated with Metastatic Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Metastasis is the most common cause of death of prostate cancer patients. Identification of specific metastasis biomarkers and novel therapeutic targets is considered essential for improved prognosis and management of the disease. MicroRNAs (miRNAs) form a class of non-coding small RNA molecules considered to be key regulators of gene expression. Their dysregulation has been shown to play a role in cancer onset, progression and metastasis, and miRNAs represent a promising new class of cancer biomarkers. The objective of this study was to identify down- and up-regulated miRNAs in prostate cancer that could provide potential biomarkers and/or therapeutic targets for prostate cancer metastasis. METHODS: Next generation sequencing technology was applied to identify differentially expressed miRNAs in a transplantable metastatic versus a non-metastatic prostate cancer xenograft line, both derived from one patient's primary cancer. The xenografts were developed via subrenal capsule grafting of cancer tissue into NOD/SCID mice, a methodology that tends to preserve properties of the original cancers (e.g., tumor heterogeneity, genetic profiles). RESULTS: Differentially expressed known miRNAs, isomiRs and 36 novel miRNAs were identified. A number of these miRNAs (21/104) have previously been reported to show similar down- or up-regulation in prostate cancers relative to normal prostate tissue, and some of them (e.g., miR-16, miR-34a, miR-126*, miR-145, miR-205) have been linked to prostate cancer metastasis, supporting the validity of the analytical approach. CONCLUSIONS: The use of metastatic and non-metastatic prostate cancer subrenal capsule xenografts derived from one patient's cancer makes it likely that the differentially expressed miRNAs identified in this study include potential biomarkers and/or therapeutic targets for human prostate cancer metastasis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».