Dysregulated circular RNAs as novel biomarkers in esophageal squamous cell carcinoma: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Circular RNAs (circRNAs) play critical roles in tumorigenesis, but their clinical efficacy in esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) still retains controversial. This meta‐analysis aims at evaluating the associations between circRNA expressions and clinicopathologic features as well as the diagnostic and prognostic values of circRNAs in ESCC. Materials & Methods PubMed, EMBASE, and other online databases were systematically searched to collect studies on circRNAs and clinicopathological features, diagnostic, and/or prognostic assessments of ESCC. The quality of included studies was evaluated using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS‐2) and Newcastle‐Ottawa Scale (NOS) scales. The included studies were quantitatively weighted and merged, and diagnostic indicators, hazard ratios (HRs) and the corresponding 95% confidence intervals (CIs) were calculated. P values were merged by Fisher᾽s method. Sources of heterogeneity were traced using subgroup, sensitivity, and meta‐regression analyses. Results As a result, 12 studies were included, representing 769 ESCC patients. The meta‐analysis showed that abnormal expressions of circRNAs were associated to TNM stage as well as lymph node and distant metastases in ESCC cases. CircRNA was used to distinguish ESCC patients from healthy controls, and the merged sensitivity, specificity, and the area under the curve (AUC) of ESCC were 0.78 (95% CI: 0.74–0.81), 0.79 (95% CI: 0.75–0.83), and 0.86, respectively. The survival analysis showed that upregulated oncogenic circRNA levels in ESCC tissues was associated with the shorter overall survival (OS) of the patients (univariate analysis: HR = 2.25, 95% CI: 1.71–2.95, p = 0.000, I2 = 0.0%; multivariate analysis: HR = 2.50, 95% CI: 1.61–3.89, p = 0.000, I2 = 0.0%), while the OS of ESCC patients presenting overexpressions of tumor‐suppressive circRNAs was significantly ameliorated (HR = 0.29, 95% CI: 0.20–0.42, p = 0.000, I2 = 0.0%). The subgroup analyses based on circRNA biofunctions, sample size, and reference gene also revealed robust results. Conclusion CircRNAs can be used as promising molecular biomarkers for the early diagnosis and prognosis monitoring of ESCC.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».