MicroRNA-155 as Biomarker and Its Diagnostic Value in Breast Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of microRNAs (miRNAs) for the purpose of identifying biomarkers and new treatments for breast cancer has been gaining traction from scientists in recent years. Of all the miRNAs, miR-155 has been reportedly involved in breast cancer development as it regulates various cellular processes such as glucose uptake, proliferation, metastasis, and migration. Various efforts have been done towards researching miR-155 as a biomarker in breast cancer; however, the results were varied. The objective of the current systematic review is to compile and summarize information regarding miR-155 as a potential diagnostic biomarker for breast cancer. All eligible studies were found from SCOPUS and PubMed databases. Out of the 376 potential eligible records, only 26 original articles were selected for further assessment according to inclusion and exclusion criteria. The expressions of miR-155 in serum, plasma, biopsy, urine, nipple aspirate fluid, serum exosomes, and peripheral blood mononuclear cells were recorded and analyzed. Besides that, the expression of miR-155 was also correlated to clinicopathological features in breast cancer patients. The area under the curve (AUC) values from receiver operating characteristic (ROC) analysis used to evaluate diagnostic sensitivity and specificity of miR-155 as a diagnostic biomarker were also recorded. The limitations such as the small sampling size, the unemployment of internal controls for quantitative real-time polymerase chain reaction (RT-qPCR), and inconsistency of sensitivity as well as specificity values of miR-155 as a biomarker have been discussed. The present study proposed that miR-155 is a good diagnostic biomarker for breast cancer; however, further clinical research is required to assess the validity of miR-155 as a potential biomarker to translate the research outcomes into clinical practice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».