Integrative <scp>miRNOMe</scp> profiling reveals the <scp>miR</scp> ‐195‐5p– <scp>CHEK1</scp> axis and its impact on luminal breast cancer outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The luminal subtype (estrogen receptor-positive, ER+) is the most common and the most heterogeneous type of breast carcinoma (BC) in women. During our study, we determined expression levels of all microRNAs (miRNome) in 101 ER+ BC samples and identified 25 miRNAs being associated with proliferative markers. Using comprehensive in silico analyses we prioritized CHEK1, CDC25A, and CCNE1 as candidate genes affecting the proliferation of ER+ BC, with two microRNAs from the miR-497∼195 cluster identified as their potential regulators. In a cohort of 217 patients, we found a significant association between high expression of CHEK1 and shorter relapse-free survival (RFS) in luminal BC patients treated with adjuvant chemotherapy, especially in patients with luminal A subtype. In patients treated with neoadjuvant therapy, the opposite role for RFS was observed for hsa-miR-195-5p. Subsequently, we confirmed the potency of hsa-miR-195-5p to inhibit the expression of CHEK1 in vitro. Moreover, the specific Chk1 inhibitor rabusertib (LY2603618) significantly enhanced the efficacy of doxorubicin in both ER+ and ER- cell lines. In summary, we have identified the association of a specific miRNA profile with highly proliferative luminal BCs and demonstrated the ability of hsa-miR-195-5p to inhibit CHEK1 expression in BC in vitro, underlining the importance of CHEK1 expression and its inhibition for prognosis and treatment of patients with luminal BCs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».