A Brief Review of MicroRNA Profiling in Human Prostate Cancer Tissues and Plasma
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The gold standard, prostate-specific antigen (PSA) screening lacks the sensitivity and specificity required for confident, early prostate-cancer detection. MicroRNAs (miRNAs) are small, highly stable, non-coding RNAs whose expression changes reproducibly in malignancy and therefore offer promise as minimally invasive biomarkers. Although prostate cancer biopsies are the gold standard for prostate cancer diagnosis, limitations in the field continue to persist. Since circulating fluids can also be a source of miRNA biomarkers, we investigated the overlap between miRNAs enriched in prostate cancer tissue and those isolated from the plasma of patients with prostate cancer. (2) Methods: We synthesized the published literature (PubMed, Google Scholar, ResearchGate, 2005–April 2025) and re-analyzed three Gene Expression Omnibus (GEO) datasets (GSE54516, GSE21032—tissue; GSE206793—plasma) to identify miRNAs consistently dysregulated in prostate cancer tissue and circulation. (3) Results: Of the 318 screened full-text articles, 24 met the inclusion criteria. From the GEO reanalysis (false-discovery-rate < 0.05, |log2FC| ≥ 1), 219 and 326 miRNAs were differentially expressed in tissue, whereas 12 were altered in plasma. Two miRNAs—miR-449b and miR-455-3p—were common in both compartments, highlighting their translational potential as liquid biopsy surrogates of tumor biology. (4) Conclusions: We summarize functional evidence for leading tumor-suppressive (e.g., miR-205, miR-23b, miR-455-3p) and oncogenic (e.g., miR-21, miR-182, miR-449b) candidates, discuss their intersection with the androgen-receptor, TGF-β, WNT/β-catenin, and PI3K-AKT signaling, and outline outstanding requirements for the clinical qualification of miRNA panels in prostate cancer.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».