Salivary exosomal microRNA profile as biomonitoring tool for diagnosis and prognosis of patients with head and neck squamous cell carcinoma: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Exosomes are extracellular vesicles found in saliva and other body fluids. These vesicles range in size from 30 to 150 nm and play a crucial role in intercellular communication, transporting different biomolecules, actively targeting cells. These vesicles regulate both physiological and pathological processes within recipient cells. MicroRNAs (miRs) are transported within exosomes and are delivered to target cells where they influence signaling pathways, taking on a crucial regulatory role in oncogenesis; for example, they are implicated in progression and infiltration of various cancers, such as head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). MATERIAL AND METHODS: A systematic literature search based on specific keywords, according to the PRISMA guidelines, was carried out on PubMed, Web of Science, Scopus, and Google Scholar. Only original articles were selected during this review. The risk of bias was assessed by QUADAS-2. RESULTS: At the end of the selection process 9 articles were included. In these studies, 41 miRs showed differential expression between healthy subjects and patient with HNSCC. The techniques varied among studies for the extraction and analysis of exosomal miRs. We presented also salivary exosomal miRs pathways, to give insights about pathogenetic mechanisms. CONCLUSIONS: Exosomal microRNA are promising biomarkers for HNSCC detection. MiR-10b-5p, miR-486-5p, miR-24-3p, miR-412-3p, and miR-512-3p are the most promising markers applicable to diagnostics, while miR-1307-5p and miR-519c-3p resulted overexpressed and correlated to worse survival outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».