MicroRNAs as prognostic and predictive biomarkers among chronic myeloid leukemia patients in Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».