First pan-endocrine meta-analysis identifies MIR-221 as a cross-tumour transcriptomic biomarker: a machine learning framework for precision surgical oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Surgical decision-making in endocrine malignancies is often confounded by heterogeneous biology, multifocality and unpredictable recurrence. In this context, microRNAs (miRNAs) have emerged as non-invasive biomarkers with translational potential. Their integration could refine diagnostic and prognostic pathways across thyroid, adrenal, parathyroid and neuroendocrine tumours. Although tumour-specific miRNA signatures have been reported, no unifying biomarker has been validated across endocrine cancers. This study presents the first transcriptomic, machine learning-integrated meta-analysis with in-silico pathway mapping to identify dominant miRNA classifiers, building on prior findings in a 30-patient indeterminate thyroid nodule cohort. Method A systematic review and meta-analysis of 34 studies (n = 3412) was performed. Pooled diagnostic metrics (Area Under Curve [AUC], sensitivity) and prognostic estimates (hazard ratios) were derived using DerSimonian–Laird and Bayesian hierarchical models. SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) assessed feature attribution. Logistic regression evaluated additive effects. Validated targets were mapped to canonical pathways using support vector machine (SVM)-ranked miRDB, miRWalk and TarBase databases. Risk of bias was evaluated using Newcastle-Ottawa. Results miR-221 emerged as the highest-ranking biomarker (AUC 0.841;HR 10.10;P < 0.001), improving multi-miRNA classifiers by +0.07 AUC. SHAP and LIME confirmed dominance over miR-146b (AUC 0.60) and miR-375 (AUC 0.66). In thyroid cancer alone, miR-221 achieved 88% sensitivity, outperforming cytology (60–75%) and ultrasound (52–85%). Logistic regression validated it as the top individual classifier (AUC 0.77). Validated targets were enriched in MAPK and PI3K–Akt. Conclusion We propose miR-221 as the first cross-endocrine molecular marker with both diagnostic and prognostic value. A translational pipeline is planned, including prospective validation in a 30-patient indeterminate thyroid cohort.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».