Role of Metastasis-Related microRNAs in Prostate Cancer Progression and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is one of the most prevalent cancer types in males and the consequences of its distant metastatic deposits are the leading cause of PCa mortality. Therefore, identifying the causes and molecular mechanisms of hematogenous metastasis formation is of considerable clinical importance for the future development of improved therapeutic approaches. MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that regulate gene expression at the post-transcriptional level by targeting messenger RNAs. Numerous studies have identified miRNAs as promotors or inhibitors of metastasis and revealed, in part, their targeting pathways in PCa. Because miRNAs are remarkably stable and can be detected in both tissue and body fluid, its potential as specific biomarkers for metastasis and therapeutic response is also currently under preclinical evaluation. In the present review, we focus on miRNAs that are supposed to initiate or suppress metastasis by targeting several key mRNAs in PCa. Metastasis-suppressing miRNAs include miR-33a-5p, miR-34, miR-132 and miR-212, miR-145, the miR-200 family (incl. miR-141-3p), miR-204-5p, miR-532-3p, miR-335, miR-543, miR-505-3p, miR 19a 3p, miR-802, miR-940, and miR-3622a. Metastasis-promoting RNAs, such as miR-9, miR-181a, miR-210-3, miR-454, miR-671-5p, have been shown to increase the metastatic potential of PCa cells. Other metastasis-related miRNAs with conflicting reports in the literature are also discussed (miR-21 and miR-186). Finally, we summarize the recent developments of miRNA-based therapeutic approaches, as well as current limitations in PCa. Taken together, the metastasis-controlling miRNAs provide the potential to be integrated in the strategy of diagnosis, prognosis, and treatment of metastatic PCa. Nevertheless, there is still a lack of consistency between certain miRNA signatures and reproducibility, which impedes clinical implementation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».