Direct Comparison of Metastasis-Related miRNAs Expression Levels in Circulating Tumor Cells, Corresponding Plasma, and Primary Tumors of Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Circulating tumor cells (CTCs) and microRNAs (miRNAs) are important in liquid biopsies in which peripheral blood is used to characterize the evolution of solid tumors. We evaluated the expression levels of miR-21, miR-146a, miR-200c, and miR-210 in CTCs of breast cancer patients with verified metastasis and compared their expression levels in corresponding plasma and primary tumors. METHODS: Expression levels of the miRNAs were quantified by quantitative reverse transcription PCR (RT-qPCR) in (a) 89 primary breast tumors and 30 noncancerous breast tissues and (b) CTCs and corresponding plasma of 55 patients with metastatic breast cancer and 20 healthy donors. For 30 of these patients, CTCs, corresponding plasma, and primary tumor tissues were available. RESULTS: In formalin-fixed, paraffin-embedded tissues, these miRNAs were differentially expressed between primary breast tumors and noncancerous breast tissues. miR-21 (P < 0.001) and miR-146a (P = 0.001) were overexpressed, whereas miR-200c (P = 0.004) and miR-210 (P = 0.002) were underexpressed. In multivariate analysis, miR-146a overexpression was significantly [hazard ratio 2.969 (1.231-7.157), P = 0.015] associated with progression-free survival. In peripheral blood, all miRNAs studied were overexpressed in both CTC and corresponding plasma. There was a significant association between miR-21 expression levels in CTCs and plasma for 36 of 55 samples (P = 0.008). In plasma, ROC curve analysis revealed that miR-21, miR-146a, and miR-210 could discriminate patients from healthy individuals. CONCLUSIONS: Metastasis-related miRNAs are overexpressed in CTCs and corresponding plasma; miR-21 expression levels highly correlate in CTCs and plasma; and miR-21, miR-146a, and miR-210 are valuable plasma biomarkers for discriminating patients from healthy individuals.
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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) | 0,001 | 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 ».