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Enregistrement W3021014740 · doi:10.3390/cancers12051199

Clinical Theragnostic Potential of Diverse miRNA Expressions in Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3021014740 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMeta-analysisMedicinePublication biasOncologyDocetaxelSystematic reviewCancerInternal medicineMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prostate cancer (PrC) is the second-most frequent cancer in men, its incidence is emerging globally and is the fifth leading cause of death worldwide. While diagnosis and prognosis of PrC have been studied well, the associated therapeutic biomarkers have not yet been investigated comprehensively. This systematic review and meta-analysis aim to evaluate the theragnostic effects of microRNA expressions on chemoresistance in prostate cancer and to analyse the utility of miRNAs as clinical theragnostic biomarkers. Methods: A systematic literature search for studies reporting miRNA expressions and their role in chemoresistance in PrC published until 2018 was collected from bibliographic databases. The evaluation of data was performed as per PRISMA guidelines for systematic review and meta-analysis. Meta-analysis was performed using a random-effects model using Comprehensive Meta-Analysis (CMA) software. Heterogeneity between studies was analysed using Cochran’s Q test, I2 and the Tau statistic. Quality assessment of the studies was performed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) for the methodological assessment of cohort studies. Publication bias was assessed using Egger’s bias indicator test, Orwin and classic fail-safe N test, Begg and Mazumdar rank collection test, and Duval and Tweedie’s trim and fill methods. Findings: Out of 2909 studies retrieved, 79 studies were shortlisted and reviewed. A total of 17 studies met our eligibility criteria, from which 779 PrC patients and 17 chemotherapy drugs were examined, including docetaxel and paclitaxel. The majority of the drug regulatory genes reported were involved in cell survival, angiogenesis and cell proliferation pathways. We studied 42 miRNAs across all studies, out of which two miRNAs were found to be influencing chemosensitivity, while 21 were involved in chemoresistance. However, the remaining 19 miRNAs did not appear to have any theragnostic effects. Besides, the prognostic impact of the miRNAs was evaluated and had a pooled HR value of 1.960 with 95% CI (1.377–2.791). Interpretation: The observation of the current study depicts the significance of miRNA expression as a theragnostic biomarker in medical oncology. This review suggests the involvement of specific miRNAs as predictors of chemoresistance and sensitivity in PrC. Hence, the current systematic review and meta-analysis provide insight on the use of miRNA as PrC biomarkers, which can be harnessed as molecular candidates for therapeutic targeting.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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