MicroRNA Signatures: Illuminating Minimal Residual Disease Monitoring in Juvenile Myelomonocytic Leukemia - A Review
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile myelomonocytic leukemia (JMML) is an aggressive pediatric myelodysplastic/myeloproliferative neoplasm characterized by RAS pathway mutations and significant heterogeneity. Minimal residual disease (MRD) monitoring is crucial for evaluating treatment response and predicting relapse risk. MicroRNA (miRNAs), small non-coding RNAs with pivotal roles in gene regulation, have emerged as promising biomarkers for JMML MRD detection. This review explores the mechanistic role of miRNAs in JMML pathogenesis, emphasizing their diagnostic, prognostic, and therapeutic potential. Dysregulated miRNA profiles correlate with distinct JMML subgroups and disease progression, suggesting utility in non-invasive MRD monitoring. Emerging evidence highlights miR-150-5p as a tumor suppressor targeting STAT5b and its therapeutic potential in ameliorating JMML's aberrant signaling pathways. We compare traditional MRD methods, such as flow cytometry and polymerase chain reaction (PCR), with miRNA-based techniques, underscoring the latter's superior sensitivity, specificity, and non-invasiveness. Recent advances in miRNA profiling technologies, including next-generation sequencing and digital PCR, enable precise detection of residual leukemic cells and support personalized treatment approaches. Despite significant progress, challenges persist in standardizing miRNA-based assays and validating their clinical utility. Ethical considerations, including patient privacy and informed consent, remain critical for integrating miRNA diagnostics into routine care. This review provides a comprehensive synthesis of current knowledge on miRNA signatures in JMML, illuminating their transformative potential in MRD monitoring and paving the way for innovative therapeutic strategies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 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 ».