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
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».