Extracellular microRNAs as biomarkers for the detection of nasopharyngeal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is a cancer of the upper region of the pharynx located behind the nose. Despite its low global incidence rate, this malignancy is endemic among primarily Chinese, South-East Asian, and Arctic descendants. microRNAs (miRNA) have been shown to be stable in circulation, with consistent aberrant expression profiles indicative of specific disease states – highlighting circulating miRNAs as attractive biomarkers. Preliminary testing for the feasibility of identifying a unique miRNA signature was conducted using Taqman Low Density Array (TLDA) cards. The profile of 754 miRNAs was assessed in serum samples from NPC patients, normal controls, and non-cancer oral/sinus inflammation patients. Differential expression of miR-151b, miR-450a-5p, miR-485-3p, and miR-885-5p were validated using qRT-PCR and assessed in matched NPC pre- and post-treatment serum samples. Additionally, extracellular vesicles (EVs) from NPC cell lines (HK1, Sune1) were collected via ultracentrifugation and the EV miRNA profiled via TLDA cards. 35 miRNAs were identified as significantly dysregulated in NPC serum compared to normal controls. Additionally, total of 46 miRNAs were identified as significantly dysregulated in non-cancer oral/sinus inflammation serum compared to normal controls. Cross-referencing these two lists, 12 miRNAs appear uniquely dysregulated only in NPC compared to controls. miR-485-3p was found to be downregulated in NPC serum, cells, and EVs. Moreover, expression of miR-485-3p, miR-151b, and miR-885-5p were significantly increased in NPC post-treatment samples. These results indicate the potential clinical utility and feasibility of establishing a simple, non-invasive, serum-based miRNA biomarker for the detection of NPC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».