Přehled o publikaci
2023
Small RNA Sequencing Identifies a Six-MicroRNA Signature Enabling Classification of Brain Metastases According to their Origin
ROŠKOVÁ, Ivana, Marek VEČEŘA, Lenka RADOVÁ, Karolína TRACHTOVÁ, František SIEGL et. al.Základní údaje
Originální název
Small RNA Sequencing Identifies a Six-MicroRNA Signature Enabling Classification of Brain Metastases According to their Origin
Autoři
ROŠKOVÁ, Ivana (703 Slovensko, domácí), Marek VEČEŘA (703 Slovensko, domácí), Lenka RADOVÁ (203 Česká republika, domácí), Karolína TRACHTOVÁ (203 Česká republika, domácí), František SIEGL (203 Česká republika, domácí), Markéta HERMANOVÁ (203 Česká republika, domácí), Michal HENDRYCH (203 Česká republika, domácí), Leoš KŘEN (203 Česká republika), Václav VYBÍHAL (203 Česká republika, domácí), Hana VALEKOVÁ (703 Slovensko, domácí), Petra KASPAROVA (203 Česká republika), Ivana KOLOUŠKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Tomáš KAZDA (203 Česká republika, domácí), Ondřej SLABÝ (203 Česká republika, domácí), Radim JANČÁLEK (203 Česká republika, domácí), Jiří ŠÁNA (203 Česká republika, garant, domácí) a Martin SMRČKA (203 Česká republika, domácí)
Vydání
PROTEOMICS, ATHENS, INT INST ANTICANCER RESEARCH, 2023, 1109-6535
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Stát vydavatele
Řecko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14740/23:00131080
Organizace
Středoevropský technologický institut – Masarykova univerzita – Repozitář
UT WoS
000907315600003
EID Scopus
2-s2.0-85145114489
Klíčová slova anglicky
Brain metastases; microRNA; small RNA sequencing; classifier; diagnosis
Návaznosti
LX22NPO5102, projekt VaV. LX22NPO5107, projekt VaV. NV18-03-00398, projekt VaV. NCMG II, velká výzkumná infrastruktura.
Změněno: 16. 10. 2024 00:50, RNDr. Daniel Jakubík
Anotace
V originále
lt;0.001). A classifier model was developed based on the expression of 6 miRNAs (hsa-miR-141-3p, hsa-miR-141-5p, hsa-miR-146a-5p, hsa-miR-194-5p, hsa-miR-200b-3p and hsa-miR-365b-5p) with the ability to correctly classify 91.5% of samples. Subsequent validation confirmed both significantly different expression of selected miRNAs in 5 BM groups as well as their diagnostic potential. Conclusion: To date, our study is the first to analyze miRNA expression in various types of BMs using small RNA sequencing to develop a diagnostic classifier and, thus, to help stratify BMs of unknown primary. The presented results confirm the importance of studying the dysregulated expression of miRNAs in BMs and the diagnostic potential of the validated 6-miRNA signature.