MicroRNAs in Pancreatic Cancer: biomarkers, prognostic, and therapeutic modulators
Notice bibliographique
Résumé
A severe lack of early diagnosis coupled with resistance to most available therapeutic options renders pancreatic cancer as a major clinical concern. The limited efficacy of current treatments necessitates the development of novel therapeutic strategies that are based on an understanding of the molecular mechanisms involved in pancreatic cancer progression. MicroRNAs (miRNAs) are non-coding small RNAs that regulate the expression of multiple proteins in the post-translation process and thus have promise as biomarkers, prognostic agents, and as advanced pancreatic therapies. Profiling of deregulated miRNAs in pancreatic cancer can correlate to diagnosis, indicate optimal treatment and predict response to therapy. Furthermore, understanding the main effector genes in pancreatic cancer along with downstream pathways can identify possible miRNAs as therapeutic candidates. Additionally, obstacles to the translation of miRNAs into the clinic are also considered. Distinct miRNA expression profiles can correlate to stages of malignant pancreatic disease, and hold potential as biomarkers, prognostic markers and clinical targets. However, a limited understanding and validation of the specific role of such miRNAs stunts clinical application. Target prediction using algorithms provides a wide range of possible targets, but these miRNAs still require validation through pre-clinical studies to determine the knock-on genetic effects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».