microRNA-133a as an indicator of disease progression and treatment response in X-linked myotubular myopathy
Notice bibliographique
Résumé
X-linked myotubular myopathy (XLMTM) is a rare pediatric neuromuscular disease caused by loss-of-function variants in myotubularin (MTM1 ). With novel therapies entering clinical trials, the discovery of robust biomarkers that reflect disease severity and therapeutic efficacy is critically required. Using high-throughput and directed approaches, we identified a decrease in miR-133a expression as a marker of XLMTM disease in skeletal muscle and plasma of a mouse model of XLMTM ( Mtm1 KO). miR-133a is a muscle-enriched non-coding RNA (myomiR) involved in muscle development and function and is implicated in the regulation of the XLMTM modifier gene DNM2 . miR-133a has emerged as both a treatment-effect biomarker and therapeutic candidate in other neuromuscular diseases. We demonstrate that miR-133a expression negatively correlates with disease severity in Mtm1 KO mice and is upregulated in response to treatments that improve DNM2 expression and/or significantly rescue XLMTM. Moreover, we show that miR-133a expression in treated Mtm1 KO mice positively correlates with treatment response and was shown to have high discrimination accuracy for XLMTM by linear discriminant analysis (79%–90%) and receiver operating characteristic curve analysis (AUC >0.80). These results support miR-133a as a robust, circulating biomarker that reflects disease severity and treatment response in XLMTM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».