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Enregistrement W3188609576 · doi:10.3390/cancers13153838

Pri-miR526b and Pri-miR655 Are Potential Blood Biomarkers for Breast Cancer

2021· article· en· W3188609576 sur OpenAlexafffund
Mousumi Majumder, Kingsley Chukwunonso Ugwuagbo, Sujit Maiti, Peeyush K. Lala, Muriel Brackstone

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern UniversityBrandon University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésmicroRNABiomarkerBreast cancerMalignancyCancerDownregulation and upregulationMedicineCancer researchIn vivoReal-time polymerase chain reactionBiopsyLiquid biopsyPathologyOncologyInternal medicineBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reported that two microRNAs, miR526b and miR655, are oncogenic in breast cancer (BC). Overexpression of these two miRNAs in poorly metastatic BC cells promotes aggressive BC phenotypes in vitro and in vivo. High expression of each miRNA was associated with poor patient survival. In this pilot biomarker study, we report for the first time that miRNA precursor RNAs (pri-miRNAs) are robust and sensitive biomarkers for BC, detectable in both human blood plasma and biopsy tissues. Pri-miRNA detection and quantification do not require a special enrichment procedure, thus reducing specimen quantity. Blood plasma samples from 90 malignant tumor-bearing patients and 20 benign lesion-bearing participants (control) were analyzed for pri-miRNA expression with a quantitative real-time polymerase chain reaction. Results revealed that normalized expressions of plasma pri-miR526b and pri-miR655 are significantly upregulated in malignancy compared to benign plasmas (p = 0.002 and p = 0.03, respectively). Both pri-miRNAs showed more prominent results to distinguish stage I plasmas from benign plasmas (p = 0.001 for pri-miR526b and p = 0.0001 for pri-miR655). We have also validated pri-miRNA expression in independent tumor bank tissues, showing significant upregulation of both pri-miRNAs in BC; thus, pri-miRNAs are robust markers. The diagnostic relevance of pri-miRNAs was computed with the area under the curve (AUC). Pri-miR526b is a sensitive biomarker to distinguish cancer from control plasmas (sensitivity of 86%; AUC = 71.47%, p = 0.0027) with a positive predictive value of 88.89%; however, pri-miR655 did not show significant sensitivity. Furthermore, pri-miR526b could also significantly distinguish tumors as early as stage I from control (sensitivity of 75%; AUC = 72.71%, p = 0.0037). Therefore, pri-miR526b can be used as an early diagnostic biomarker. The expression of both pri-miRNAs was significantly high in ER-positive and HER2-negative subgroups of BC; hence, these biomarkers might play a role in the management of endocrine therapy designs. Additionally, with a case–control cohort study, we identified that high expression of pri-miR526b in the blood is also a risk factor associated with breast cancer (OR = 4.3, CI = 1.39–13.34, p = 0.01). Pri-miRNAs could be considered novel breast cancer blood biomarkers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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