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Enregistrement W4401437052 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e35202

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

2024· review· en· W4401437052 sur OpenAlexaboutno aff
Alireza Soltani Khaboushan, Seyedeh Nazanin Salimian, Saghar Mehraban, Afshin Bahramy, Narges Zafari, Abdol‐Mohammad Kajbafzadeh, Joshua R. Johnson, Masoumeh Majidi Zolbin

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpithelial–mesenchymal transitionMeta-analysisOvarian cancerOncologyEpithelial ovarian cancerBiologyCancerLong non-coding RNAInternal medicineBioinformaticsCancer researchMedicineComputational biologyRNAGeneMetastasisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,025
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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