Prognostic significance of non-coding RNAs related to the tumorigenic epithelial-mesenchymal transition (EMT) process among ovarian cancer patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ovarian cancer is the seventh most prevalent cancer among women. It has high mortality and morbidity and imposes a great burden on healthcare systems worldwide. Unraveling the mechanisms behind the Epithelial-Mesenchymal Transition and finding a panel for predicting the prognosis of the disease may help find the appropriate treatment approaches for the management of the disease. The overarching aim of this systematic review was to define a panel of different types of EMT-associated non-coding RNAs (ncRNAs) with significant prognostic value in all types of ovarian cancers. Methods: We searched PubMed, Web of Science, Scopus, and Embase till Jun 2024 to retrieve relevant papers. Two independent reviewers screened papers, and discrepancies were resolved by consensus. Publications related to the dysregulation of different types of ncRNAs, including microRNAs, lncRNAs, and circRNAs, only in patients with ovarian cancer were included. The participation of ncRNAs in epithelial-mesenchymal transformation should be assessed via methods evaluating different EMT-related proteins. To assess the quality and risk of bias for the included case-control and cohort studies, refined Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Quadas-2 were recruited. A bivariate meta-analysis was performed to analyze extracted data. Results: A total of 37 studies with overall 42 non-coding RNAs (15 microRNA, 24 long non-coding RNAs, and 3 circular RNAs) were entered into the analysis. Overall diagnostic odds ratio for ncRNAs in lymph node metastasis, distant metastasis, TNM stage, and clinical stage were 4.19, 3.80, 6.52, and 3.97, respectively. Also, a hazard ratio of 1.39 (P = 0.32) for overall survival was observed. Bioinformatic analyses on the Pan-cancer database demonstrated a significant correlation between low expression of miRNA and high expression of lncRNAs with poor prognosis of ovarian cancer. Conclusion: Based on the results, the defined panel of ncRNAs can properly predict prognostic factors related to EMT in ovarian cancer without involving potentially invasive methods.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».