MicroRNA Theranostics in Prostate Cancer Precision Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer is the second most frequently diagnosed cancer in men worldwide. Theranostics, a combination of diagnostics and therapeutics, is an emerging concept in the field of precision medicine, and microRNAs (miRNAs) are predictive pioneers in this area. CONTENT: miRNAs are small endogenous noncoding RNA molecules that regulate gene expression posttranscriptionally by targeting messenger RNAs. More than 60% of all protein coding genes are controlled by miRNAs, which makes them powerful regulators of the different cellular processes involved in the pathogenesis of various types of cancer, including prostate cancer. Growing evidence indicates the differential expression of miRNAs in tumor tissues. In addition, miRNAs in body fluids, known as circulating miRNAs, are present in remarkably stable forms and their alteration in prostate cancer has been well documented. Circulating miRNAs are known to originate from tumor tissues, thereby enabling intercellular communication via carriers to promote tumorigenesis and malignancy. In addition, fueled by recent advances, the use of miRNA-based anticancer therapies has been proposed with the onset of early phase clinical trials to assess the therapeutic efficacy of miRNAs. SUMMARY: In this review, we summarize the theranostic utility of miRNAs and outline their diagnostic and prognostic potential in prostate cancer. In addition, we discuss the current detection methodologies and emerging innovative strategies for the detection of miRNAs in body fluids and tumor tissues in the clinical setting. We also provide insight into the current and future therapeutic potential of miRNAs in prostate cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».