Cât de aproape suntem de tratarea cancerului cu microARN-uri în era inteligenței artificiale?
În acest articol
Revoluționarii tăcuți ai oncologiei în era inteligenței artificiale: microARN-urile
DOI: 10.1038/s41571-025-01114-x · Data publicării: 15 ianuarie 2026
Instituție: Centrul Oncologic MD Anderson (Houston, SUA), Charité (Berlin), Consorțiul German pentru Cancer (DKTK)
În 1993, la viermii Caenorhabditis elegans , descoperirea unei mici molecule de reglare a genelor a marcat începutul unei călătorii de trei decenii, care promite să transforme oncologia printr-o revoluție tăcută: microARN-urile (miRNA). Cu o lungime de numai 18-25 de nucleotide, aceste molecule de ARN necodant sunt adevărați „dirijori” care controlează expresia genelor printr-un reglaj fin final. Ele sunt exprimate anormal în multe cancere — unele se comportă ca oncogene și favorizează tumora, altele au funcție de supresor tumoral. În ciuda a treizeci de ani de cercetare intensă, încă nu există un biomarker miRNA consacrat în practica clinică. Totuși, în Nature Reviews Clinical Oncology, această amplă sinteză publicată în ianuarie 2026 face o constatare importantă: valul inteligenței artificiale (IA) și al învățării automate a început să depășească obstacolele care au blocat miRNA timp de ani întregi. Echipa condusă de George Calin de la MD Anderson cartografiază riguros această transformare, de la biologia miRNA la translația clinică, și ceea ce poate fi așteptat în următorul deceniu.
Ce este microARN-ul? O revoluție în trei propoziții
MicroARN-urile sunt molecule foarte scurte de ARN produse de celulă folosind propriile gene. Rolul lor nu este să se transforme în proteine, ci să regleze expresia genelor prin reducerea la tăcere a altor ARNm. Un singur miRNA poate viza simultan sute de ARNm diferite — așadar, o moleculă mică poate controla o rețea vastă de gene. Tocmai această putere extinsă de reglare explică deopotrivă importanța și complexitatea miRNA în cancer.
ROL DUBLU: ACELAȘI miRNA, O FAȚĂ DIFERITĂ ÎNTR-UN CONTEXT DIFERIT
Unul dintre cele mai surprinzătoare aspecte ale biologiei miRNA este dependența de context. Același miRNA poate acționa ca supresor tumoral într-un tip de celulă și ca oncogenă într-altul. De exemplu, miR-200care funcție de supresor tumoral în cancerul mamar invaziv și în cel colorectal (inhibă EMT prin suprimarea ARNm pentru ZEB1 și ZEB2); însă, în stadiile inițiale ale cancerului mamar, expresia crescută a miR-200c poate spori proliferarea celulară și rezistența la chimioterapie. Acest paradox arată că încadrarea miRNA în categorii „bune” sau „rele” este insuficientă — adevărata poveste ține de celula, momentul și rețeaua de reglare în care se află.
Aceeași moleculă de reglare poate favoriza sau suprima tumora, în funcție de contextul celular
Partea încă neîmplinită a unei promisiuni de treizeci de ani: visul unui singur biomarker miRNA
Speranța inițială era uriașă: ar putea un singur miRNA analizat în sângele circulant să detecteze tumori încă invizibile din punct de vedere medical? Treizeci de ani de cercetare au arătat că acest vis simplu nu s-a împlinit . Niciun biomarker miRNA circulant individual nu a atins precizia diagnostică necesară pentru detectarea cancerului. Cauza are mai multe niveluri: nivelurile miRNA sunt influențate de vârstă, sex, origine etnică, boli concomitente și micromediul tumoral; un singur miRNA nu are sensibilitatea și specificitatea necesare pentru a furniza un semnal printre toate aceste variabile.
Însă domeniul a acceptat acest eșec și și-a schimbat direcția. Mesajul esențial subliniat de sinteza lui Calin și a colegilor săi este: diagnosticul cancerului trebuie realizat cu panouri miRNA, nu cu un singur miRNA. Aici intervine inteligența artificială — pentru a evalua simultan sute sau chiar mii de miRNA și a crea o „semnătură”.
Transformarea cercetării miRNA prin inteligență artificială: o accelerare de 25 de ani
Unul dintre cele mai edificatoare aspecte ale sintezei este cartografierea cronologică a integrării inteligenței artificiale și a învățării automate în cercetarea oncologică. De la primele aplicații ale învățării automate în clasificarea cancerului, în 1999, la modelele de bază (foundation models) studiate în 2024, această călătorie oferă indicii importante despre direcția în care evoluează oncologia clinică.
Evoluția de 25 de ani a inteligenței artificiale și a învățării automate în oncologie
De la primele aplicații SVM la modelele de bază (foundation models)
Rezultate remarcabile ale studiilor miRNA susținute de IA
Câteva studii prezentate în sinteză arată potențialul real al combinației miRNA + inteligență artificială:
Poate că ultimul dintre aceste numere este cel mai surprinzător. Analiza Self-organizing map (SOM) — o rețea neuronală artificială care se autoorganizează — a arătat că, inclusiv în probele de ser recoltate cu 32 de ani înainte de cancer, semnătura miRNA putea fi deja modificată . Probele de sânge recoltate cu ani în urmă de la 30 de pacienți care au dezvoltat cancer pulmonar, mamar sau de colon aveau semnături miRNA ce puteau fi diferențiate de cele ale grupului de control. Această constatare este, pe de o parte, entuziasmantă pentru prevenirea cancerului (ar putea fi posibil un diagnostic foarte precoce?), iar pe de altă parte ridică întrebări tulburătoare din punct de vedere biologic: schimbările care declanșează cancerul încep cu adevărat cu decenii înainte?
EMERALD: lecțiile studiului multicentric miRNA susținut de inteligența artificială
Studiul EMERALD, evidențiat în mod special în sinteză, este un studiu cu o cohortă mare, desfășurat în patru țări. La pacienții cu adenocarcinom esofagian (EAC), un panou de 6 miRNA (miR-106b-5p, miR-146a-5p, miR-15a-5p, miR-18a-5p, miR-21-5p și miR-93-5p) supraexprimate a fost descoperit și validat cu modele de învățare automată. Acest panou a putut diferenția pacienții cu EAC sau esofag Barrett premalign de grupul de control, cu un AUC de 0,919.
Și mai impresionant: acest panou de 6-miRNA a putut identifica persoanele cu esofag Barrett dintre cele cu simptome de reflux gastroesofagian, cu un AUC de %94,8. Semnificația clinică: posibilitatea de a identifica prin sânge grupul cu risc care dezvoltă Barrett dintre pacienții cu reflux — acest lucru ar putea reduce povara endoscopiei în ceea ce privește timpul, costul și confortul pacientului.
Terapiile miRNA: studii curajoase și lecții dureroase
Ideea de a folosi miRNA ca tratament este foarte atrăgătoare — reajustarea unei rețele vaste de gene prin vizarea unei singure molecule. Însă realitatea s-a dovedit mult mai complexă. Conform datelor ClinicalTrials.gov, în iunie 2025, în oncologie erau înregistrate, în legătură cu miRNA, 472 de studii clinice ; însă niciunul nu s-a transformat încă într-un tratament aprobat. Una dintre cele mai instructive secțiuni ale sintezei prezintă peisajul cercetării clinice și analizează sincer eșecul:
MRX34 (mimetic sintetic miR-34a), primul studiu pe oameni, a fost testat în perioada 2014-2016 la 85 de pacienți cu cancer avansat. Rezultatul:
- Răspuns parțial la 3 pacienți
- Boală stabilă la 16 pacienți (mediană de 19 săptămâni)
- Legarea de miRNA țintă a fost demonstrată
- ⚠ Studiul s-a încheiat prematur, cu 4 decese
- Cauza: reacții adverse severe mediate imun (asemănătoare unei furtuni de citokine)
Cobomarsen, inhibitor al miR-155 (oligonucleotid antisens modificat cu LNA), în limfomul cutanat cu celule T (CTCL):
- Faza 1 a fost încheiată cu succes la 66 de pacienți
- Răspuns clinic la >%50 dintre pacienți
- Reducerea leziunilor dependentă de doză
- Fără toxicitate limitantă de doză
- A fost inițiată faza 2 SOLAR...
- ⚠ ...însă a fost încheiată prematur prin decizia comercială a sponsorului (fără o problemă de siguranță/eficacitate)
Tragedia MRX34 a oferit o lecție importantă cercetării terapiilor miRNA: mimeticele de ARN dublu catenar și transportorii lipozomali pot stimula imprevizibil sistemul imunitar. Din acest motiv, domeniul s-a orientat către inhibitori antisens modificați cu LNA, mai selectivi și mai puțin imunogeni. Cobomarsen este rodul acestei schimbări de direcție.
Peisajul studiilor clinice în curs
🟢 LNA-i-miR-221 (pentru HCC, faza 1 încheiată)
Un inhibitor miR-221 a fost testat la pacienți cu carcinom hepatocelular. Nu a existat toxicitate de grad ≥3, inhibarea miRNA țintă a fost demonstrată și s-a observat răspuns parțial.
🟡 INT-1B3 (mimetic miR-193a-3p, faza 1 încheiată prematur)
Mimeticul formulat cu LNP, testat în tumori solide, a fost oprit prematur din cauza finanțării insuficiente — motiv financiar, nu științific.
🟡 TargomiRs (mezoteliom + cancer pulmonar fără celule mici, faza 1 încheiată)
Livrarea mimeticului miR-16, direcționată către EGFR, prin minicelule bacteriene EnGeneIC; s-au observat stabilizarea bolii și reducerea rară a tumorii.
🟡 TTX-MC138 (inhibitor miR-10b, cancer mamar triplu negativ + metastază hepatică)
Inhibitor formulat cu nanoparticule de oxid de fier; faza 0/1 încheiată, faza 1/2 urmează să înceapă. Fără toxicitate limitantă de doză.
Obstacole în calea translației clinice: trei fronturi majore
- Un miRNA vizează sute de ARNm
- Un ARNm este reglat de numeroase miRNA
- Roluri duble dependente de context
- Mecanisme compensatorii (lncRNA, circRNA)
- Bucle multiple de feedback reglator
- Degradarea ARN și efectele secundare ale extracției
- Incompatibilitate între platforme (qPCR, secvențiere, microarray)
- Lipsa unei strategii de normalizare
- Excluderea isomiR din analiza standard
- Rata mare de rezultate fals pozitive a algoritmilor de predicție a țintelor
- Problema livrării țintite a medicamentului
- Imunogenitate (activarea TLR, furtună de citokine)
- Reacții adverse în afara țesutului
- Evadare endozomală insuficientă
- Absența unui criteriu final farmacodinamic standard
Abordări noi: IA și sisteme inovatoare de livrare
În ciuda obstacolelor, domeniul evoluează rapid. Sinteza lui Calin și a colegilor săi evidențiază câteva abordări promițătoare care ar putea face posibilă viitoarea translație clinică:
Dezvoltate inspirându-se din succesul conjugatelor anticorp–medicament (ADC), conjugatele anticorp–oligonucleotid (AOC) atrag în mod deosebit atenția. Această abordare are potențialul de a crește eficacitatea și de a reduce toxicitatea prin livrarea specifică a mimeticului sau inhibitorului miRNA către anumite celule canceroase. AOC existente transportă în principal siRNA sau oligonucleotide antisens; însă același principiu poate fi adaptat și terapiilor miRNA.
Punctul de cotitură al viitorului: cartografierea spațială a miRNA
Patho-DBiT ȘI NOUA GENERAȚIE DE TRANSCRIPTOMICĂ SPAȚIALĂ
Poate cea mai captivantă secțiune a sintezei prezintă noile tehnologii care permit cartografierea distribuției spațiale a miRNA în interiorul tumorii. Patho-DBiT (pathology-compatible deterministic barcoding in tissue) și platforme similare pot arăta distribuția miRNA chiar și în probe tumorale incluse în parafină, depășind obstacole tehnice precum absența cozilor la miRNA mature (lipsa poliadenilării). Prima aplicare a constat în reconfirmarea miR-142, miR-150, miR-146a și miR-21 în limfomul extranodal cu celule B de zonă marginală. Adaptarea acestei tehnologii la tumori frecvente, precum cancerul pulmonar, mamar și colorectal, va cartografia rolul miRNA în micromediul tumoral pe axa „celule tumorale versus celule T versus stromă” — cu alte cuvinte, răspunsul la întrebarea unde își exercită efectul va deveni mai clar în viitorul apropiat.
Așa cum am discutat anterior pe drozdogan.com, micromediul imunosupresor al ganglionilor limfatici de drenaj tumoral este influențat și de miRNA — în special prin efectele asupra creșterii Treg și maturării celulelor dendritice. Tehnologiile de transcriptomică spațială pot contura foaia de parcurs moleculară a manipulării imunitare în TDLN din cancerul pulmonar.
Implicații pentru practica din Turcia și poziția strategică
Această sinteză are câteva mesaje importante pentru cercetarea și practica oncologică din Turcia. În primul rând, o infrastructură națională de biobancă pentru cercetarea biomarkerilor miRNA devine tot mai critică. Participarea Turciei la studii multicentrice și multinaționale precum EMERALD poate avea importanță strategică, în special pentru adenocarcinomul esofagian și gastric (cu incidență ridicată în Turcia). Semnăturile miRNA ale populației turce pot diferi de cele din cohortele occidentale; de aceea, studiile de validare locală vor fi indispensabile.
În al doilea rând, integrarea competențelor de inteligență artificială și învățare automată în cercetarea oncologică reprezintă o oportunitate importantă pentru Turcia. Prin colaborarea TÜBİTAK cu marile centre universitare de oncologie, se pot dezvolta platforme comune pentru descoperirea biomarkerilor miRNA susținută de IA. Mai ales în privința modelelor bazate pe date gratuite (precum TCGA, GEO), oamenii de știință turci pot face multe încă de la început.
În al treilea rând, cum se va poziționa domeniul biopsiei lichide în sistemul de rambursare SGK? În forma actuală, testele de ADN tumoral circulant beneficiază de rambursare limitată; pe măsură ce baza de dovezi se dezvoltă, panourile miRNA vor deveni subiectul unei discuții similare. Urmărirea proactivă a progreselor din acest domeniu de către mecanismele decizionale ale politicilor de sănătate ar putea accelera accesul pacienților noștri la instrumente inovatoare de diagnostic.
În al patrulea rând, mesajul concret pentru oncologii clinicieni este: terapiile bazate pe miRNA nu sunt încă pregătite pentru utilizare clinică aprobată; însă acesta este un domeniu a cărui direcție se poate schimba. Pentru opțiuni precum cobomarsen la pacienții cu CTCL sau LNA-i-miR-221 la pacienții cu HCC, îndrumarea pacienților noștri către studii de cercetare clinică internaționale este o posibilitate. Infrastructura amplă de oncologie moleculară a centrelor precum Memorial Göztepe oferă o bază pentru integrarea în viitoarele studii de tratament personalizat bazat pe miRNA.
🎓 Academia DROZDOGAN — Comentariu și discuție
MICROARN · BIOPSIE LICHIDĂ · INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ · ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ · TRANSLAȚIE CLINICĂ
Importanța acestei sinteze
Ultimii treizeci de ani ai literaturii oncologice au arătat lumii că miRNA joacă un rol central în biologia cancerului. Parcursul de la deleția miR-15a/16-1 din LLC, descoperită de Calin în 2002, până la modelele pan-cancer actuale susținute de IA este unul dintre studiile de caz ale istoriei științei. Însă, în aceeași perioadă, investiții de zeci de milioane de dolari nu au produs încă nici măcar un biomarker miRNA utilizat în practica clinică. Tocmai acest paradox constituie baza întrebării fundamentale a sintezei: cât din această cercetare intensă de treizeci de ani vom transfera în practica clinică? Evoluția extraordinară a inteligenței artificiale și a învățării automate din ultimii câțiva ani ar putea ajuta la depășirea obstacolelor tehnice aflate la baza eșecurilor anterioare (analiza datelor cu dimensionalitate mare, integrarea multi-omică, evaluarea semnăturilor miRNA multiple). Calin și colegii săi prezintă dovezi concrete ale acestei schimbări de direcție prin numeroase exemple de studii și deschid o discuție serioasă despre potențialul cercetării miRNA de a ieși din categoria „succes științific, eșec clinic”. Acest lucru contează pentru domeniul miRNA și pentru filosofia generală a cercetării biomarkerilor oncologici — trecerea de la căutarea unei singure molecule la modele bazate pe semnături reprezintă o schimbare fundamentală de paradigmă în oncologia moleculară modernă.
Puncte forte
Forța metodologică a sintezei constă în perspectiva sa pe mai multe niveluri: este conturat un tablou integrat, de la biologia fundamentală (căile biogenezei miRNA, rolurile duble, funcțiile dependente de context) la aplicațiile translaționale (biopsia lichidă, sistemele de livrare terapeutică) și tehnicile de modelare bazate pe inteligență artificială (algoritmi ML clasici, învățare profundă, modele de bază). Coautoratul unor cercetători din instituții de vârf la nivel mondial, precum MD Anderson, Charité și Consorțiul German pentru Cancer (DKTK), consolidează autoritatea academică a sintezei. Prezentarea cercetărilor clinice este deosebit de valoroasă — studiile eșuate (MRX34) și rezultatele promițătoare (cobomarsen) au primit aceeași atenție, păstrându-se „transparența”, principiu fundamental al eticii medicale. În plus, cititorului îi sunt prezentate inovații concrete care ar putea deveni gata de aplicare în viitor (Patho-DBiT, sChemNET, platforme AOC); această abordare consolidează rolul sintezei de a orienta direcțiile de cercetare în următorii cinci-zece ani. Merită apreciată și abordarea autocritică a limitărilor inteligenței artificiale — problema „cutiei negre”, riscul unui eșantion mic și lipsa validării externe sunt discutate fără speranțe exagerate.
Limitări și întrebări deschise
Evaluarea critică evidențiază câteva puncte importante. În primul rând, sinteza oferă, în general, o perspectivă optimistă asupra viitorului medicinei bazate pe miRNA; însă trebuie amintit că speranțe similare nu s-au concretizat de treizeci de ani. Afirmațiile că inteligența artificială va depăși „cu certitudine” aceste obstacole nu sunt încă susținute de suficiente date clinice. În al doilea rând, studiile IA din sinteză sunt în mare parte modele care folosesc date din cohorte retrospective, unicentrice; validările independente multicentrice sunt limitate. Acest lucru menține ridicat riscul de „overfitting” (adaptarea modelului doar la datele de antrenare). În al treilea rând, sinteza nu discută suficient costurile și dificultățile tehnice ale panourilor de teste miRNA aplicabile standardizat în laboratoarele clinice — un aspect vital mai ales pentru sistemele de sănătate cu venituri mici și medii. În al patrulea rând, realitatea economică a studiilor terapeutice bazate pe miRNA este prezentată incomplet: încheierea prematură a studiului INT-1B3 din cauza „finanțării insuficiente” arată că domeniul încă depinde în mare măsură de mici companii de biotehnologie și nu a atras investiții din partea marilor companii farmaceutice. În al cincilea rând, deși problema „cutiei negre” a modelelor de inteligență artificială este discutată în sinteză, soluția sa practică în contextul deciziei clinice rămâne neclară — poate un medic să accepte diagnosticul oncologic al pacientului său bazat pe miRNA fără să poată explica de ce a fost stabilit astfel? În al șaselea rând, problema diversității etnice și geografice nu este abordată suficient — modelele IA actuale au fost antrenate în mare parte pe cohorte europene și americane; lipsește validarea pentru populațiile turce, asiatice sau africane. În cele din urmă, chiar dacă realitatea rolului dublu este descrisă în sinteză, nu se subliniază suficient cât de mare este acest obstacol pentru decizia clinică — întrebarea despre panoul miRNA care poate servi drept biomarker într-un anumit tip tumoral și într-un anumit stadiu reflectă tensiunea dintre idealul „oncologiei personalizate” și aplicabilitatea clinică practică.
Implicații pentru practica clinică
Mesajele concrete pentru practicienii oncologiei din Turcia sunt următoarele. În primul rând, testele bazate pe miRNA nu fac încă parte din practica clinică de rutină; însă evoluțiile biopsiei lichide au potențialul de a schimba această situație în viitorul apropiat. În discuțiile cu pacienții noștri trebuie să oferim informații realiste — este importantă prudența față de afirmațiile comerciale despre instrumente încă neaprobate, precum „testul miRNA”. În al doilea rând, pentru pacienții noștri cu boli rare, precum limfomul cutanat cu celule T, accesul la studii clinice internaționale cu cobomarsen și terapii similare bazate pe miRNA este o opțiune care trebuie luată în considerare. În al treilea rând, studii precum LNA-i-miR-221 la pacienții cu carcinom hepatocelular ar putea fi deschise și în Turcia în anii următori; pregătirea centrelor pentru aceste studii are importanță strategică. În al patrulea rând, este necesar să se acorde o atenție deosebită primirii pacienților : recoltarea probelor de țesut tumoral la calitate înaltă și păstrarea lor adecvată (integritatea ARN este foarte sensibilă) reprezintă baza viitoarelor analize miRNA. Infrastructura de biobancă a centrelor precum Memorial Göztepe este, din această perspectivă, o resursă strategică pentru Turcia. În al cincilea rând, intrăm într-o eră în care deciziile legate de miRNA în evaluarea pacientului pot fi susținute de inteligența artificială; însă aceasta trebuie să sprijine raționamentul clinic al medicului, fără să îl înlocuiască. Clinicienii trebuie să abordeze aceste instrumente noi cu o atitudine de evaluare critică, nu ca pe o „cutie neagră”. În al șaselea rând, abordările de screening bazate pe semnături miRNA, în special pentru cancerul esofagian, gastric și carcinomul hepatocelular (tumori cu incidență relativ ridicată în Turcia), au potențialul de a fi integrate pe viitor în programe de sănătate publică; acesta este deja un domeniu în care merită realizate studii de fezabilitate. În sfârșit, realitatea rolului dublu al miRNA modelează decizia clinică — faptul că același miRNA poate avea funcții diferite în regiuni diferite chiar și în aceeași tumoră subliniază din nou importanța heterogenității tisulare și a strategiilor de prelevare a mai multor probe. Acesta este un subiect comun cu ceea ce am abordat anterior pe drozdogan.com: ganglionii limfatici de drenaj tumoral și heterogenitatea PD-L1/NGS . În diagnosticul și tratamentul cancerului, logica „o singură probă, o singură decizie” face loc filosofiei „probe multiple, decizie pe mai multe niveluri”.
Întrebări pentru viitor
Întrebările esențiale ale perioadei următoare sunt: vor putea panourile miRNA pan-cancer susținute de IA (precum studiul de 39-miRNA al lui Wu și al colegilor săi) să demonstreze eficacitate în studii prospective multicentrice de validare și să obțină aprobarea autorităților de reglementare? Cum va fi gestionat etic potențialul de „detectare a cancerului în stadiu incipient cu 32 de ani înainte” (studiul SOM al lui Keller și al colegilor săi) — cum va fi încadrat faptul de a spune unei persoane, cu decenii înainte, că are „risc crescut”, din perspectiva impactului psihologic și asupra asigurărilor? Vor putea tehnologiile de transcriptomică spațială, precum Patho-DBiT, să transforme distribuția miRNA în micromediul tumoral într-un format integrabil în practica patologică de rutină? Când vor intra modelele de bază (MDformer, SeNMo) în sistemele de sprijin al deciziei clinice și cum vom depăși problema „cutiei negre” prin abordări de IA explicabilă (xAI)? Vor putea platformele AOC (conjugate anticorp–oligonucleotid) să repete succesul comercial al ADC pentru terapiile bazate pe miRNA? Dincolo de exemplele cobomarsen în CTCL și LNA-i-miR-221 în HCC, pentru ce boli oncologice au terapiile bazate pe miRNA cele mai mari șanse de aprobare? În cazul Turciei: se pot crea, prin colaborarea TÜBİTAK cu Ministerul Sănătății, o platformă locală de cercetare a biomarkerilor miRNA, o infrastructură națională de biobancă și un centru de analiză susținut de IA și vor deveni acestea o prioritate a politicilor de sănătate? Din perspectivă etică, cum va fi gestionat riscul ca un test miRNA capabil să identifice riscul de cancer cu decenii înainte să ducă la discriminare în asigurările individuale și în ocuparea forței de muncă? În sfârșit, cea mai profundă întrebare biologică: modificarea semnăturilor miRNA înaintea cancerului înseamnă că procesele biologice care declanșează cancerul încep cu adevărat cu decenii înainte — sau miRNA sunt doar o reflectare a unor dezechilibre biologice precoce pe care încă nu le înțelegem? Aceste întrebări vor modela dezbaterile orientative ale următorului deceniu pentru domeniul miRNA și pentru întreaga disciplină oncologică.
Surse științifice
- Jurj A, Dragomir MP, Li Z, Calin GA. MicroRNAs in oncology: a translational perspective in the era of AI. Nat Rev Clin Oncol 2026;23(4):239–259. doi:10.1038/s41571-025-01114-x
- Lee RC, Feinbaum RL, Ambros V. The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14. Cell 1993;75:843–854.
- Calin GA și colab. Frequent deletions and down-regulation of micro-RNA genes miR15 and miR16 at 13q14 in chronic lymphocytic leukemia. Proc Natl Acad Sci USA 2002;99:15524–15529.
- Hong DS și colab. Phase 1 study of MRX34, a liposomal miR-34a mimic, in patients with advanced solid tumours. Br J Cancer 2020;122:1630–1637.
- Querfeld C și colab. Phase 1 trial of cobomarsen, an inhibitor of Mir-155, in cutaneous T cell lymphoma. Blood 2018;132:2903.
- Tassone P și colab. Safety and activity of the first-in-class LNA miR-221 selective inhibitor: a first-in-human phase 1 study. J Hematol Oncol 2023;16:68.
- Wu P și colab. Pan-cancer characterization of cell-free immune-related miRNA identified as a robust biomarker for cancer diagnosis. Mol Cancer 2024;23:31.
- Miyoshi J și colab. (EMERALD). Liquid biopsy to identify Barrett's oesophagus, dysplasia and oesophageal adenocarcinoma: the EMERALD multicentre study. Gut 2025;74:169–181.
- Pardini B și colab. A fecal microRNA signature by small RNA sequencing accurately distinguishes colorectal cancers: results from a multicenter study. Gastroenterology 2023;165:582–599.e8.
- Keller A și colab. Competitive learning suggests circulating miRNA profiles for cancers decades prior to diagnosis. RNA Biol 2020;17:1416–1426.
- Bai Z și colab. Spatially exploring RNA biology in archival formalin-fixed paraffin-embedded tissues (Patho-DBiT). Cell 2024;187:6760–6779.e24.
- Galeano D și colab. sChemNET: a deep learning framework for predicting small molecules targeting microRNA function. Nat Commun 2024;15:9149.
- Dong B și colab. MDformer: a transformer-based method for predicting miRNA-disease associations. Comput Biol Med 2023;167:107585.
- Drula R, Calin GA. MicroRNAs: where brilliance, perseverance, and ambition converged. J Clin Invest 2024;135:e189625.
Acest articol a fost realizat folosind, în cadrul procesului, diverse instrumente editoriale, inclusiv inteligența artificială. A fost verificat de editori umani înainte de publicare. Abordările de diagnostic și tratament bazate pe miRNA menționate în acest text se află în mare parte în stadiul de cercetare, iar în Turcia nu există încă un test sau un tratament oncologic bazat pe miRNA, aprobat și disponibil pentru utilizare clinică standard.
Ți-a fost util acest articol?
Feedbackul tău ne ajută să îmbunătățim conținutul.
Comentariile cititorilor
Împărtășește comentariul tău
Numele și comentariul dumneavoastră sunt publicate numai după aprobarea administratorului. Adresa de e-mail nu este afișată niciodată vizitatorilor.
Fii primul care comentează.