Circulating blood miRNAs for prostate cancer risk stratification: miRroring the underlying tumor biology with liquid biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Christianne Hoey,1,2 Stanley K Liu1–3 1Biological Sciences, Sunnybrook Research Institute, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, ON M4N 3M5, Canada; 2Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Toronto, ON M5G 1L7, Canada; 3Department of Radiation Oncology, University of Toronto, Toronto, ON M5S 3E2, Canada Abstract: Current risk stratification methods for prostate cancer – although they have seen marked improvements over the past decades – are far from perfect. Despite the significant utility of prostate-specific antigen as a biomarker to monitor for disease recurrence, it cannot predict which tumors will recur or recommend the best treatment for patients. Similarly, although biopsies are imperative for diagnosis and staging, they are saddled with limitations and risks. We must move toward a noninvasive biomarker that has predictive and prognostic efficacy. We therefore review the current literature on circulating miRNA biomarkers, apply their use to two significant clinical problems (ie, how limitations of prostate biopsies can impact diagnosis and treatment management, and the need to tailor treatment for a clinically heterogeneous disease), and evaluate how circulating miRNAs have inherent properties that make them ideal liquid biomarkers. We also outline current gaps in knowledge that must be addressed before they can be implemented into routine clinical practice. With further research on their function and validation of their biomarker utility in large prospective cohorts, circulating miRNAs will likely prove to be the liquid biopsies of tomorrow. Keywords: miRNA, biomarker, prostate cancer, risk stratification, serum, plasma
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».