Integrated microRNA Analysis Identifies miR-512-3p as a Potential Biomarker of Poor Outcome in Pediatric Medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Medulloblastoma, a genetically heterogeneous tumor, is the most frequent malignant brain tumor in children. Although several studies have been carried out, the molecular mechanism underlying medulloblastoma tumorigenesis is not completely known. microRNA (miRNA) expression profiles have been associated with development, progression, and prognosis of human cancers, including medulloblastoma. However, the role of miRNAs in pediatric medulloblastoma has been poorly explored.Methods: Global miRNA expression in 24 microdissected medulloblastoma specimens (19 pediatric and 5 adult specimens) was evaluated by microarray assay. miR-512-3p, the most differentially expressed miRNA in these two groups, was analyzed by qRT-PCR in a cohort of 51 consecutive pediatric medulloblastoma samples and 7 pediatric non-neoplastic cerebellum control samples, and its clinical significance was assessed. Further in silico miRNA prediction of target genes was performed with bioinformatics tools.Results: Compared to the controls, miR-512-3p was significantly downregulated in the pediatric medulloblastoma samples. Higher miR-512-3p was associated with incomplete degree of resection, high risk group classification, and poor overall survival. In silico analysis in an independent cohort of medulloblastoma identified that some of the miR-512-3p target genes (SMAD9, SSX2IP, MAPK10, PTCH1, CCDC6, and BMPR2) were statistically correlated with overall survival, metastasis, and death.Conclusions: For the first time, our results have shown that miR-512-3p is significantly associated with poor clinical outcome in pediatric medulloblastoma, suggesting that miR-512-3p is a potential biomarker of prognosis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».