A Systematic Review of MicroRNAs in Nasal NK/T-Cell Lymphoma: Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Nasal NK/T-cell lymphoma (NKTCL) is a highly aggressive malignancy with significant predominance with Epstein-Barr virus infection. MicroRNAs (miRNAs) have been found to be key regulators in cancer biology that influence tumorigenesis, disease progression, and immune evasion. This systematic review examines the role of miRNAs in diagnostics, prognosis, and treatment of NKTCL. PubMed and SCOPUS databases were systematically searched using the keywords "miRNAs" and "nasal lymphoma." Duplicate removal and selection based on the inclusion criteria produced 15 studies for final inclusion. Study design, specific miRNAs under study, and their relevance to NKTCL have been extracted for this narrative synthesis. PRISMA guidelines were followed, and results were narratively synthesized. In the selected studies, miRNAs showed their utility as potential diagnostic markers. Downregulated miRNAs, including miR-15a, miR-101, and miR-342-3p, differentiated NKTCL from normal tissue, while EBV-encoded miRNAs, including miR-BART20-5p and miR-BART8, were identified as potential circulating biomarkers. Prognostically, miRNAs such as miR-223 and miR-342-3p were associated with poor survival and aggressive disease features. Therapeutically, miRNA-based interventions targeting EBV miRNAs, such as miR-BART20-5p and miR-BART9, were emphasized for their ability to modulate immune pathways and oncogenic signaling. Despite these promising reports, heterogeneity in study designs and geographic settings limits their generalization. miRNAs are emerging as key players in the treatment of NKTCL, with application in diagnosis, prognosis, and therapy. Larger, heterogeneous cohorts and the progression of miRNA-based therapeutic research should further validate such studies. This review highlights the potential of miRNA in translation into better outcomes in NKTCL patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».