Identification and Validation Model for Informative Liquid Biopsy-Based microRNA Biomarkers: Insights from Germ Cell Tumor In Vitro, In Vivo and Patient-Derived Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Liquid biopsy-based biomarkers, such as microRNAs, represent valuable tools for patient management, but often do not make it to integration in the clinic. We aim to explore issues impeding this transition, in the setting of germ cell tumors, for which novel biomarkers are needed. We describe a model for identifying and validating clinically relevant microRNAs for germ cell tumor patients, using both in vitro, in vivo (mouse model) and patient-derived data. Initial wide screening of candidate microRNAs is performed, followed by targeted profiling of potentially relevant biomarkers. We demonstrate the relevance of appropriate (negative) controls, experimental conditions (proliferation), and issues related to sample origin (serum, plasma, cerebral spinal fluid) and pre-analytical variables (hemolysis, contaminants, temperature), all of which could interfere with liquid biopsy-based studies and their conclusions. Finally, we show the value of our identification model in a specific scenario, contradicting the presumed role of miR-375 as marker of teratoma histology in liquid biopsy setting. Our findings indicate other putative microRNAs (miR-885-5p, miR-448 and miR-197-3p) fulfilling this clinical need. The identification model is informative to identify the best candidate microRNAs to pursue in a clinical setting.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle