Integrated Genomic and Functional microRNA Analysis Identifies miR-30-5p as a Tumor Suppressor and Potential Therapeutic Nanomedicine in Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To identify deregulated and inhibitory miRNAs and generate novel mimics for replacement nanomedicine for head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC). Experimental Design: We integrated miRNA and mRNA expression, copy number variation, and DNA methylation results from The Cancer Genome Atlas (TCGA), with a functional genome-wide screen. Results: We reveal that the miR-30 family is commonly repressed, and all 5 members sharing these seed sequence similarly inhibit HNSCC proliferation in vitro. We uncover a previously unrecognized inverse relationship with overexpression of a network of important predicted target mRNAs deregulated in HNSCC, that includes key molecules involved in proliferation (EGFR, MET, IGF1R, IRS1, E2F7), differentiation (WNT7B, FZD2), adhesion, and invasion (ITGA6, SERPINE1). Reexpression of the most differentially repressed family member, miR-30a-5p, suppressed this mRNA program, selected signaling proteins and pathways, and inhibited cell proliferation, migration, and invasion in vitro. Furthermore, a novel miR-30a-5p mimic formulated into a targeted nanomedicine significantly inhibited HNSCC xenograft tumor growth and target growth receptors EGFR and MET in vivo. Significantly decreased miR-30a/e family expression was related to DNA promoter hypermethylation and/or copy loss in TCGA data, and clinically with decreased disease-specific survival in a validation dataset. Strikingly, decreased miR-30e-5p distinguished oropharyngeal HNSCC with poor prognosis in TCGA (P = 0.002) and validation (P = 0.007) datasets, identifying a novel candidate biomarker and target for this HNSCC subset. Conclusions: We identify the miR-30 family as an important regulator of signal networks and tumor suppressor in a subset of HNSCC patients, which may benefit from miRNA replacement nanomedicine therapy.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».