J 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.

Přiložené soubory