Reflecting on 30 years of miRNA biology in malignant hematology: current challenges and future directions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: MicroRNAs (miRNAs) are essential regulators of hematopoiesis, influencing stem cell maintenance, lineage specification, and differentiation. While their dysregulation has been widely implicated in hematological malignancies such as acute myeloid leukemia, progress toward clinical translation has been hindered by methodological inconsistencies, oversimplified interpretations, and model limitations. This viewpoint discusses the context-dependent nature of miRNA-mRNA interactions, the influence of isomiRs, and the impact of RNA-binding proteins and epitranscriptomic modifications on miRNA activity. We highlight the limitations of commonly used bulk sequencing and reductionist models, and advocate for more physiologically relevant systems, including hematopoietic organoids, single-cell and spatial transcriptomics, and CRISPR-based functional assays. Furthermore, we discuss advances in miRNA-targeted therapeutics, such as lipid nanoparticle delivery and anti-miRs. By integrating emerging technologies with standardized methodologies and biological complexity, miRNA research in hematology will uncover new regulatory mechanisms and therapeutic vulnerabilities, offering a robust path toward diagnostic, prognostic, and treatment applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».