Exosomal MicroRNAs as Epigenetic Biomarkers for Endometriosis: A Systematic Review and Bioinformatics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The clinical application of exosomal microRNAs as diagnostic biomarkers presents a promising approach for identifying potential markers of endometriosis. We conducted a systematic review of case-control studies to investigate exosomal microRNAs as epigenetic biomarkers potentially involved in the pathogenesis of endometriosis. A comprehensive literature search was performed across PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus databases, yielding 702 studies, with 12 meeting the inclusion criteria after screening and full-text review. These studies included 191 women with confirmed endometriosis and 169 healthy controls. Quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale indicated a moderate quality across studies, with a common score of 5/9. In total, 668 exosomal microRNAs were found to be significantly differentially expressed between endometriosis patients and controls. In serum samples, 119 exosomal microRNAs were differentially expressed, with miR-22-3p, miR-320a, miR-320b, and miR-1273g-3p reported in more than one study. In endometrial tissue samples, miR-200c-3p and miR-425-5p were identified in more than one study, with miR-200c-3p consistently upregulated. Bioinformatic analysis indicated that these exosomal microRNAs are involved in key signaling pathways such as PI3K/Akt, MAPK, and TGF-β, which are associated with cell proliferation, migration, and inflammation. Despite these promising findings, variability in exosomal microRNA expression patterns across studies underscores the need for standardized methods and validation in large-scale, ethnically diverse cohorts. Future research should focus on rigorous validation studies to establish clinically relevant exosomal microRNAs for early diagnosis and improved patient outcomes.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».