mirSNPs as Potential Colorectal Cancer Biomarkers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is the third most common neoplasm in the world and the second with the highest mortality rate. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) in microRNA (miRNA) genes known as mirSNPs may be related to dysregulated miRNA expression in several neoplasms. This systematic review aims to investigate studies that investigate SNPs located in regions of miRNA genes that influence their expression and are associated with CRC, as well as their potential as biomarkers for the disease, based on the available literature. For this, searches were performed in public databases, including MEDLINE/PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus. The rigorous review of the PRISMA 2020 guidelines and the methodological quality of these studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale and the Mixed Methods Assessment Tool. Of the 175 studies identified, 26 were considered eligible: 18 of them highlighted mirSNPs as potential biomarkers of risk and prognosis for CRC; 4 studies suggested a protective role; 1 study linked mirSNPs to treatment; 3 studies found no relevant evidence. These results highlight the importance of conducting further research on the topic, given the potential of these biomarkers to contribute to risk assessment, prognosis, and the development of therapeutic strategies for patients with CRC.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».