The effectiveness of miRNAs as potential non-invasive liquid biomarkers for the diagnosis and prognosis of prostate cancer: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prostate cancer (PCa) is one of the most prominent cancers worldwide. However, many limitations in its diagnostic and prognostic protocols lead to severe unreliability. This research aims to evaluate the current literature to better understand the effectiveness of miRNAs as potential diagnostic and prognostic non-invasive liquid biomarkers of prostate cancer. Methods: A systematic review was conducted by thorough searches on the Omni and PubMed database for articles in the past five year, that met specific eligibility criteria. Characteristics of the 18 chosen studies varied, as the goal was to include diverse populations and methodologies to encompass all the current literature. Key differentially expressed miRNAs were extracted from the research, including their dysregulation signatures and associated statistical values. Results: MiRNA panels, in conjunction with current diagnostic protocols and clinicopathological factors, display the most promise as a future diagnostic tool for PCa. More specifically, a 2-miRNA and 5-cs-miRPs panel show remarkable potential for future use in prostate cancer screening and diagnosis. Some limitations of the supporting evidence include heterogeneity between studies’ methodology and analysis, lack of standardization in the current protocols of miRNA collection and quantification, and the influence of genetic and environmental factors on the expression of these biomarkers. Conclusion: Future research should validate which miRNAs to include in a panel, how to standardize their storage, collection, and quantification, and how to incorporate them into the current protocols. Clinical applications of miRNAs as non-invasive liquid biomarkers can contribute to early cancer detection and prevention, thus improving outcomes for prostate cancer patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».