Comparison of miRNA Profiles of Primary Tumors and Metastatic Tumors of Salivary Gland Tumors and their Role in Prognosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: MicroRNAs (miRNAs) are implicated in several biological processes, such as control of tissue homeostasis, cell signaling, differentiation, proliferation, neoplastic transformation, and activation/inhibition of apoptotic mechanisms. In this systematic review, we evaluated the changes in the expression pattern of miRNAs in salivary gland tumors (SGTs). Methods: A comprehensive search was conducted in PubMed, and Scopus with no language and date restrictions in Feb 2023. All the studies on SGTs that evaluated miRNA profiling were included. Relevant data regarding the overexpression and down-regulation of the miRNAs were extracted. The quality of the included studies was evaluated with Newcastle-Ottawa checklist. The altered expression of miRNAs was evaluated between SGTs and normal cases, benign and malignant tumors, and primary and high-grade tumors. Results: Thirteen studies were included in this systematic review. There were considerable differences between malignant and benign tumors regarding the miRNAs expression level. In the five studies, the miRNA profile of the primary tumors was compared with metastatic tumors to reveal the involvement of the miRNA in the prognosis of the salivary tumors. The miRNAs expression changes were correlated with tumor size, stage, recurrence, and occurrence of solid components. Perineural invasion and lymph node metastasis were also reported in ACCLM cell line and recurrence of adenoid cystic carcinoma (ACC) tissues. Conclusion: The miRNA profiling confirms their prognostic value in salivary gland tumors. Significant alternations of the miRNAs expression are useful for distinguishing different types of salivary tumors and malignant tumors from benign types. The miRNA expression changes also affect the prognosis of salivary tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».