MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413806586 · doi:10.1038/s41598-025-17371-w

MicroRNAs as prognostic and predictive biomarkers among chronic myeloid leukemia patients in Addis Ababa, Ethiopia

2025· article· en· W4413806586 sur OpenAlexaff
Fekadu Urgessa, Isaac Jenkins, Aster Tsegaye, Helen Nigussie, Teklu Kuru, Amha Gebremedhin, Fozia Abdela, Fisihatsion Tadesse, Jerald P. Radich

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensAmorfix (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAddis Ababa UniversityUniversity of WashingtonFred Hutchinson Cancer Research Center
Mots-clésMyeloid leukemiaMedicinemicroRNAOncologyInternal medicineImatinibBiomarkerTyrosine-kinase inhibitorCancerBioinformaticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 1.5 million people worldwide suffer from chronic myeloid leukemia (CML). MicroRNAs (miRs) are important regulators of gene expression and offer an attractive option as biomarkers for cancer detection, diagnosis, and prognosis assessment in solid and liquid tumors. To assess miRs as prognostic and predictive biomarkers among CML patients at the Tikur Anbessa Specialized Hospital (TASH), Addis Ababa, Ethiopia from April 2021 to May 2023. Blood samples were collected from newly diagnosed CML patients before initiation of tyrosine kinase inhibitor (TKI), imatinib treatment, and while on therapy. The expression level of miRs were determined using the NanoString platform. LIMMA analysis was used to identify differentially expressed miR between TKI response groups and disease phases. Fifty-two study participants were enrolled in the study. From each sample, 798 hsa-miRs included on the Nanostring assay were measured. Comparing TKI naive new CML patients (n = 14) with those progressed or had blast crisis (BC) on TKI therapy (n = 12), 97 miRs were differentially expressed (|log2FC|, FDR, and P-value at > 1, < 0.001, and < 0.0001, respectively). Most miRs showed upregulation in BC CML patients compared to new CML cases except miR-223-3p, miR-4454, miR-7975, and miR-630 which were downregulated in patients with BC. In addition, eight miRs were differentially expressed comparing poor molecular responder (n = 12) with good molecular responder (n = 28) patients (P < 0.05). MiR-223-3p, miR-4454, miR-7975, and miR-630 were commonly deregulated in BC and poor molecular response groups. MiRs have significant potential as prognostic and predictive biomarkers for CML patients. MiR-223-3p, miR-4454, miR-7975 and miR-630 could be considered as prognostic and predictive biomarkers for disease progression and treatment response if validated by other large studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetMicroRNA in disease regulation→Travaux en français237 207→