Supression of tumor progression and metastasis in renal cell carcinoma by miR-192, miR-194, and miR-215.
Notice bibliographique
Résumé
385 Background: miRNAs play a crucial rule in tumor progression and metastasis. We previously identified miR-192, miR-194 and miR-215 to be down-regulated in metastatic compared to primary clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). In this work, we examine the role of miR-192, miR-194, and miR-215 in RCC progression and aggressiveness. Methods: We examined the role of these three miRNAs on tumor cell migration and invasion abilities using RCC cell line models. We performed target prediction analysis and experimentally validated the targets using independent approaches. In addition, we examined the clinical utility of miR-215 as a potential prognostic marker in RCC by measuring miR-215 expression using qRT-PCR in 61 formalin-fixed paraffin-embedded tissues from primary ccRCC and correlated the expression levels with clinical outcome. Results: Restoration of miR-192, miR-194, and miR-215 expression decreased cell migration and invasion in RCC cell lines. Target prediction analysis identified three potential targets of these miRNAs; MDM2, TYMS, and SIP1/ZEB2. We validated the miRNA-target interaction experimentally using three approaches. First by measuring the effect of miRNA overexpression on mRNA and protein levels of the predicted target, then by measuring the effect of miRNA overexpression on a luciferase signal of a vector containing the 3’UTR of the predicted target, and finally, by validating these interactions in vivoby examining the presence of an inverse correlation between miRNA changes and the expression levels of their targets on clinical specimens. In 61 patients with resected ccRCC tumors, we found that low miR-215 expression in the primary was associated with a significantly reduced recurrence-free survival. (26.4 vs. 49.2 months, respectively, p = 0.0320). Conclusions: Our analysis showed that miR-192, miR-194, and miR-215 are involved in RCC metastasis and that miR-215 predicts for recurrence in patients with resected RCC. Our findings pave the way to the clinical use of miRNAs as prognostic markers and potential therapeutic targets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».