MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391429432 · doi:10.1371/journal.pntd.0011865

Unraveling the role of miRNAs as biomarkers in Chagas cardiomyopathy: Insights into molecular pathophysiology

2024· article· en· W4391429432 sur OpenAlexaff
Hériks Gomes Ribeiro, Ony Araújo Galdino, Karla Simone Costa de Souza, Antonia Pereira Rosa Neta, Hui Tzu Lin‐Wang, Edécio Cunha‐Neto, Adriana Augusto de Rezende, Vivian Nogueira Silbiger

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNADiseaseChagas diseaseCardiomyopathyBioinformaticsMedicineBiomarkerHeart failureBiologyImmunologyPathologyInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chagas cardiomyopathy (ChCM) is a severe form of Chagas disease and a major cause of cardiovascular morbidity and mortality. The dysregulation of the immune response leads to cardiac remodeling and functional disruptions, resulting in life-threatening complications. Conventional diagnostic methods have limitations, and therapeutic response evaluation is challenging. MicroRNAs (miRNAs), important regulators of gene expression, show potential as biomarkers for diagnosis and prognosis. AIM: This review aims to summarize experimental findings on miRNA expression in ChCM and explore the potential of these miRNAs as biomarkers of Chagas disease. METHODS: The search was conducted in the US National Library of Medicine MEDLINE/PubMed public database using the terms "Chagas cardiomyopathy" OR "Chagas disease" AND "microRNA" OR "miRNA" OR "miR." Additionally, bioinformatics analysis was performed to investigate miRNA-target interactions and explore enrichment pathways of gene ontology biological processes and molecular functions. RESULTS: The miR-21, miR-146b, miR-146a, and miR-155 consistently exhibited up-regulation, whereas miR-145 was down-regulated in ChCM. These specific miRNAs have been linked to fibrosis, immune response, and inflammatory processes in heart tissue. Moreover, the findings from various studies indicate that these miRNAs have the potential as biomarkers for the disease and could be targeted in therapeutic strategies for ChCM. CONCLUSION: In this review, we point out miR-21, miR-146b, miR-146a, miR-155, and miR-145-5p role in the complex mechanisms of ChCM. These miRNAs have been shown as potential biomarkers for precise diagnosis, reliable prognostic evaluation, and effective treatment strategies in the ChCM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS neglected tropical diseasesMême sujetTrypanosoma species research and implicationsTravaux en français237 207