Could MicroRNAs Be Useful Tools to Improve the Diagnosis and Treatment of Rare Gynecological Cancers? A Brief Overview
Notice bibliographique
Résumé
Gynecological cancers pose an important public health issue, with a high incidence among women of all ages. Gynecological cancers such as malignant germ-cell tumors, sex-cord-stromal tumors, uterine sarcomas and carcinosarcomas, gestational trophoblastic neoplasia, vulvar carcinoma and melanoma of the female genital tract, are defined as rare with an annual incidence of <6 per 100,000 women. Rare gynecological cancers (RGCs) are associated with poor prognosis, and given the low incidence of each entity, there is the risk of delayed diagnosis due to clinical inexperience and limited therapeutic options. There has been a growing interest in the field of microRNAs (miRNAs), a class of small non-coding RNAs of ∼22 nucleotides in length, because of their potential to regulate diverse biological processes. miRNAs usually induce mRNA degradation and translational repression by interacting with the 3' untranslated region (3'-UTR) of target mRNAs, as well as other regions and gene promoters, as well as activating translation or regulating transcription under certain conditions. Recent research has revealed the enormous promise of miRNAs for improving the diagnosis, therapy and prognosis of all major gynecological cancers. However, to date, only a few studies have been performed on RGCs. In this review, we summarize the data currently available regarding RGCs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».