Circular RNA Expression Signatures Provide Promising Diagnostic and Therapeutic Biomarkers for Chronic Lymphocytic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is a known hematologic malignancy associated with a growing incidence and post-treatment relapse. Hence, finding a reliable diagnostic biomarker for CLL is crucial. Circular RNAs (circRNAs) represent a new class of RNA involved in many biological processes and diseases. This study aimed to define a circRNA-based panel for the early diagnosis of CLL. To this point, the list of the most deregulated circRNAs in CLL cell models was retrieved using bioinformatic algorithms and applied to the verified CLL patients’ online datasets as the training cohort (n = 100). The diagnostic performance of potential biomarkers represented in individual and discriminating panels, was then analyzed between CLL Binet stages and validated in individual sample sets I (n = 220) and II (n = 251). We also estimated the 5-year overall survival (OS), introduced the cancer-related signaling pathways regulated by the announced circRNAs, and provided a list of possible therapeutic compounds to control the CLL. These findings show that the detected circRNA biomarkers exhibit better predictive performance compared to current validated clinical risk scales, and are applicable for the early detection and treatment of CLL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».