lncRNA deregulation in childhood acute lymphoblastic leukemia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL), the most common pediatric cancer, is a heterogeneous disease comprised of multiple molecular subtypes with distinct somatic genetic alterations, which results in different outcomes for the patients. Accurate patient risk stratification through genetic markers could increase survival rates, but the identification of reliable biomarkers is needed, as 20-30% of B-ALL patients cannot be classified in the clinic with routine techniques and some patients classified as low-risk and good-responders to treatment will eventually relapse. Long non-coding RNAs (lncRNAs) can represent novel candidates with diagnostic, classification, prognosis, and treatment response potential. However, regarding childhood ALL, there is inconsistency in the data reported due to the lack of a consensus nomenclature for lncRNA naming and the methodology and designing applied for their study. Therefore, the aim of the article is to clarify the potential of lncRNAs as biomarkers in childhood ALL through a systematic review. From a revision of 23 manuscripts, it was found that AWPPH overexpression could represent a novel marker for ALL diagnosis, including both B and T immunophenotypes, and 18 lncRNAs were specifically associated with B-cell ALL (B-ALL) patients. We identified subtype-specific signatures for ETV6-RUNX1, hyperdiploidy and KMT2A subtypes. These signatures hold promise as novel diagnostic markers and could refine the classification of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».