<b>Altered miRNA Profiles in Oral Squamous Cell Carcinoma Patients Relative to Healthy Controls: A Systematic Review</b>
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) remains a major cause of cancer morbidity and mortality, largely due to late-stage presentation and early metastatic potential. MicroRNAs (miRNAs) regulate oncogenic and tumor suppressive pathways and have emerged as promising diagnostic and prognostic biomarkers measurable in tissue and body fluids. Objective: To systematically identify miRNAs differentially expressed in OSCC patients compared with healthy controls across tissue, plasma, and saliva specimens. Methods: A PRISMA-guided systematic review was conducted using Embase, PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, and Google Scholar, with ProQuest used to search grey literature. Eligible studies included human OSCC case–control designs reporting differential miRNA expression between OSCC cases and healthy controls using tissue, plasma, or saliva samples. Two reviewers performed study selection and data extraction independently, with methodological quality assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Findings were synthesized narratively due to heterogeneity in specimen types and miRNA targets. Results: Six case–control studies were included. In saliva, hsa-miR-30c-5p was downregulated, while hsa-miR-423-5p, hsa-miR-106b-5p, and hsa-miR-193b-3p were upregulated in OSCC. In plasma, hsa-miR-31 was upregulated. In tissue, downregulation of hsa-miR-204, hsa-miR-144, and hsa-miR-375 and upregulation of hsa-miR-196a, hsa-miR-21, and hsa-miR-155 were reported. Most studies were high quality. Conclusion: OSCC is associated with reproducible miRNA dysregulation across multiple biological matrices, supporting miRNAs as candidate biomarkers; however, evidence remains limited and requires standardized validation, including diagnostic accuracy assessment and external replication
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».