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PLOS ONE: circulante microARN-26a en el plasma y su valor diagnóstico potencial en gástrico Cancer


Extracto

Antecedentes

En las últimas décadas, una gran cantidad de estudios ha proporcionado la posibilidad de la microRNAs circulantes (miRNAs) como biomarcadores no invasivos para el diagnóstico del cáncer. El objetivo de nuestro estudio fue detectar los niveles de miRNAs en los tejidos y plasmas de cáncer gástrico (CG) de los pacientes que circula y evaluar su valor diagnóstico.
Se recogieron
Métodos

Las muestras de tejido de 85 GC pacientes. Las muestras de plasma se obtuvieron de 285 pacientes con cáncer gástrico y 285 controles emparejados. miRNAs expresados ​​diferencialmente se filtraron con por Agilent humano miRNA Microarray y TaqMan matriz de baja densidad (TLDA) con muestras mezcladas, seguido de la validación reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa cuantitativa (QRT-PCR). (ROC) curvas características de funcionamiento del receptor se estructuraron para evaluar la precisión diagnóstica de los miRNAs. El nivel plasmático de miR-26a en pacientes GC de diferentes estadios clínicos se comparó.

Resultados

Cuatro miRNAs (miR-26a, miR-142-3p, miR-148a y miR 195) reveló casualmente disminución de los niveles en los tejidos y el plasma de los pacientes con cáncer gástrico en comparación con los controles, y las curvas ROC se construyeron para demostrar que el miR-26a tenía una mayor área bajo la curva ROC (AUC) de 0,882. Por otra parte, el miR-26a se detectó de forma estable en el plasma de pacientes con cáncer gástrico con diferentes características clínicas.

Conclusión

Plasma miR-26a puede proporcionar un nuevo y el marcador estable de cáncer gástrico.

Visto: Qiu X, Zhang J, W Shi, Liu S, M Kang, Chu H, et al. (2016) circulantes microARN-26a en plasma y su utilidad potencial de diagnóstico en el cáncer gástrico. PLoS ONE 11 (3): e0151345. doi: 10.1371 /journal.pone.0151345

Editor: Zheng Li, Union Medical College Hospital de Pekín, China

Recibido: 29 de octubre de 2015; Aceptó 8 de febrero de 2016; Publicado: 24 Marzo 2016

Derechos de Autor © 2016 Qiu et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan

Disponibilidad de datos:. Todo relevante los datos están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y

Financiación:. Este estudio fue apoyado en parte por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (81230068, 81373091, 81302502, 81302490, 81473049 y), Fundación de Ciencias Naturales de la provincia de Jiangsu (BK2012842 y BK20130641), el Programa clave de Investigación básica de Jiangsu Provincial del Departamento de educación (12KJA330002), Fondo de Investigación Especializada para el Programa de Doctorado de la educación superior de China (20130092120063), Jiangsu Provincial de Programas de formación de la innovación y el espíritu empresarial para estudiantes universitarios (201412682004Y ), Jiangsu Provincial de Ciencia y Tecnología equipo de innovación, y la prioridad Académico Programa de Desarrollo de las instituciones de educación superior de Jiangsu (Salud Pública y Medicina Preventiva)

Conflicto de intereses:.. los autores han declarado que no existen intereses en competencia

Introducción

el cáncer gástrico (CG) es una de las neoplasias más frecuentes en el mundo. Aunque la incidencia general ha disminuido en los últimos años, es el cuarto cáncer más común (989.000 casos) y la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer (738.000 muertes) en todo el mundo [1]. Más del 70% de los casos ocurren en los países en desarrollo [2]. En particular, los pacientes en estadio avanzado todavía demuestran las tasas de supervivencia extremadamente pobres [3] .A la fecha, el diagnóstico de GC se basa en los síntomas clínicos, y hay algunas técnicas de pruebas aplicadas, tales como endoscopia y exploración papilla de bario. Sin embargo, todos estos enfoques han demostrado algunos defectos en la detección de GC. Además, hay algunos marcadores tumorales séricos por ejemplo el antígeno carcinoembrionario (CEA), antígeno carbohidrato 19-9 (CA19-9) y antígeno carbohidrato 72-4 (CA72-4), y hay algunas limitaciones de la sensibilidad y especificidad para detección GC [4]. Por lo tanto, prestamos más atención en el descubrimiento de nuevos biomarcadores fiables y no invasivas de GC.

Los microARN (miRNA) son una clase de corta duración (20 ~ 25 nucleótidos), los ARN no codificantes de cadena simple [5]. Se cree ampliamente que los miRNAs pueden participar en la regulación de la expresión génica, dando lugar a ARNm silenciar tales como la escisión de destino, inhibición de la traducción, y la descomposición de ARNm [6]. La acumulación de pruebas ha indicado que los miRNAs estaban involucrados en varios procesos fisiopatológicos y conducen a cambios fundamentales en múltiples enfermedades. Zhang
et al
. encontró que miR-26a indujo apoptosis endotelial e indicó un potencial terapéutico de miR-26a para la aterosclerosis asociada con la muerte celular apoptótica [7]. Leonov
et al
. se describe la inhibición de miR-132 resultó en alta
AGO2
expresión, que estuvo implicado en la angiogénesis y la inflamación durante la activación de las células endoteliales primaria [8]. Numerosos estudios han indicado que los miRNAs juegan un papel indispensable en la tumorigénesis, actuando ya sea como oncogenes o genes supresores de tumores [9]. Varios miRNAs han informado de que se relacionada con el cáncer por los perfiles de expresión de los genes miARN [10-12]. Por desgracia, las muestras de tejido son difíciles de adquirir. La detección de miRNAs en los tejidos no es realista en la aplicación clínica
.
Por otra parte, cada vez más pruebas ha demostrado que los miRNAs circulantes son resistentes a la digestión RNasa y estable detectable en plasma y suero con facilidad de las mediciones [13-14]. Estudios previos han confirmado que la existencia de miRNAs en la sangre y la expresión asociados con el cáncer, incluyendo el linfoma de células B grandes, el cáncer colorrectal, cáncer de vejiga y el cáncer de mama [15 a 18]. Estos estudios proporcionan colectivamente una base para miRNAs que actúan como nuevos biomarcadores para la detección del cáncer de circulación.

Muchos estudios demuestran el nivel de expresión de los genes miARN en el plasma no es completamente consistente con el de tumor. miR-378 se redujo significativamente en el tejido GC y varias líneas celulares [19], pero el miR-378 fueron significativamente hasta reguladas en el suero GC pacientes [20]. Como el mismo que el miR-486, miR-486 puede funcionar como un supresor de tumores en miARN tumor gástrico [21], que se sobreexpresa en el suero de los pacientes GC '[22]. En la actualidad, varios miRNAs de suero /plasma pueden distinguir de los pacientes GC con los controles, sin embargo este no puede representar la expresión de los genes miARN en el tejido. Si podemos descubrir los miRNAs diferencialmente expresado tanto en el tejido de cáncer gástrico y el plasma, se debe tener más importancia clínica.

Para comprobar si los miRNAs expresados ​​diferencialmente tanto en tejidos y plasma, se utilizaron dos microarrays a miRNAs pantalla . En las dos etapas de validación, cuatro miRNAs candidatos fueron significativamente regulados hacia abajo en los tejidos tumorales y muestras de plasma de QRT-PCR. Nuestro estudio indica que el miR-26a se redujo significativamente de forma estable en el plasma de pacientes con cáncer gástrico y podría distinguir pacientes con cáncer gástrico de los controles, con buena sensibilidad y especificidad. Se prevé que sea un biomarcador circulante prometedor de cáncer gástrico en el diagnóstico clínico de rutina.

Materiales y Métodos

Diseño del estudio y los sujetos

Este estudio fue autorizado por la revisión institucional consejo de la Universidad de Medicina de Nanjing, y cada participante proporcionado el consentimiento informado por escrito firmado. Todos los sujetos fueron reclutados en el Hospital del Cáncer Yixin, Hospital de Tumores Nantong, Huai-Un Primer Hospital del Pueblo y El Segundo Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Nanjing de marzo 2006 a mayo 2013 en la provincia de Jiangsu, China.

El tumor los tejidos y los tejidos normales (ubicada & gt; 5 cm de distancia del tumor) se obtuvieron de 55 pacientes con cáncer gástrico sometidos a cirugía y se congelaron en nitrógeno líquido. Las muestras de plasma se obtuvieron de 285 pacientes con cáncer gástrico, y 285 al sexo y el plasma de la misma edad de los individuos sanos se recogieron como los controles. Todos los pacientes fueron probados el diagnóstico histológico del GC en el diagnóstico inicial, y ninguno de ellos había recibido procedimientos terapéuticos, por ejemplo, la quimioterapia o la radioterapia. Se clasificaron el estadio tumoral, de acuerdo con el sistema de estadificación del tumor ganglio-metástasis (TNM) de la Unión Internacional contra el Cáncer (UICC). Las características clínicas de los participantes del estudio se presentan en la Tabla 1.

Un estudio de múltiples etapas fue diseñado para identificar los miRNAs plasma como los biomarcadores para pacientes GC (figura 1). En la etapa de descubrimiento, miRNAs expresados ​​diferencialmente fueron evaluados en las muestras de tejido pareadas de 5 pacientes GC (S1 Tabla) por Agilent Humanos miARN microarrays (V12.0, Tecnología Agilent, CA, EE.UU.). Las muestras de plasma de pacientes 5 GC (S2) Tabla cuyo sexo, edad estados clínicos coinciden con las muestras de tejido y 5 controles sanos fueron sometidos a TLDA (V2.0, Applied Biosystems, Foster City, CA, EE.UU.) para identificar los miRNAs expresados ​​diferencialmente . En la fase de entrenamiento, los miRNAs alterado de manera significativa fueron evaluados por primera vez por QRT-PCR en 50 pares de muestras de tejidos y 80 muestras de suero de GC y 80 controles emparejados. Posteriormente, los miRNAs expresados ​​diferencialmente entre el tejido y el suero se examinaron más de 400 participantes adicionales, que incluyeron 200 pacientes y 200 controles de GC.

aislamiento de ARN a partir de plasma y el tejido

Sangre muestras en los cubos de vacío separadas se centrifugaron a 3000 rpm durante 10 min a 4 ° C. Nos recogió el sobrenadante y las almacenó a -80 ° C. Antes de iniciar el procedimiento de aislamiento, hemos añadido una concentración final de 10
-4 pmol /l de sintética
C
.
elegans
miR-39 (cel-miR-39) (Takara, Japón) a cada muestra, con el fin de controlar la variabilidad biológica. El ARN fue extraído de 100 l de plasma utilizando QIAGEN miRNeasy Mini Kit (Qiagen, Valencia, CA, EE.UU.). El ARN total de los tejidos fue aislado utilizando el reactivo Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, EE.UU.).

microarrays y QRT-PCR

perfiles se llevó a cabo utilizando Agilent Humanos miARN microarrays (V12.0 , Agilent Technology, CA, EE.UU.) y la matriz de baja densidad TaqMan (V2.0, Applied Biosystems, Foster City, CA, EE.UU.). Para el aislamiento de ARN total a partir de tejidos, QRT-PCR se realizó usando el kit SYBR (R) PrimeScript ™ RT-PCR (Takara Bio). Una descripción detallada de los protocolos experimentales se deposita en los Datos de S1.

Estadística
analiza
Las muestras de tejidos emparejados se compararon mediante una prueba de suma de rangos de Wilcoxon. Se realizó la prueba no paramétrica de Mann-Whitney para determinar la importancia de los niveles plasmáticos de miARN entre el grupo de cáncer y el grupo sano. Se obtuvieron receptor-operador característica (ROC) y las áreas bajo las curvas ROC (AUCs) para evaluar el potencial de detección de GC de miRNAs. Los análisis estadísticos fueron dos caras de prueba, y
P Hotel & lt; 0,05 fue considerado estadísticamente significativo. Todos los análisis estadísticos se realizaron con el programa SPSS versión 16.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, EE.UU.).

Resultados

El descubrimiento de biomarcadores candidatos por microarrays

Se utilizó dos plataformas de microarrays para los miRNAs y analizar y comparar los patrones de expresión de los genes miARN a partir de dos condiciones diferentes. El análisis se completó TLDA confirmar candidato miRNAs niveles de expresión. Se detectaron un total de 142 miRNAs en el plasma. 65 de los miRNAs totales se incrementaron y 77 fueron disminuidos en pacientes con cáncer gástrico en comparación con los controles

Para identificar candidatos miRNAs, la expresión de miRNAs entre los pacientes y los controles eran necesarios para que se corresponda con dos criterios:. (1) la expresión desregulación en el tejido tumoral fue consistente con TLDA resultado [23]; y (2) los niveles de plasma miARN demostrando ≥ 2 veces la diferencia entre los pacientes y controles. En última instancia, cuatro miRNAs plasma regulados hacia abajo (es decir, el miR-26a, miR-142-3p, miR-148a y miR-195) fueron seleccionados como los candidatos para la validación puño etapas (Tabla 2).


Confirmación de miRNAs por QRT-PCR

en primer lugar, los resultados de los análisis de microarrays se confirmaron utilizando los tejidos emparejados, el plasma GC y los controles de la misma para estos cuatro miRNAs por QRT-PCR. Nuestros resultados demuestran que la tendencia de los resultados de QRT-PCR fue similar a los microarrays de análisis, ya sea en los tejidos o en el plasma. La trama se demostró que los niveles de expresión de miRNAs cuatro fueron estadísticamente significativas en los tejidos GC (
P = 0,001
,
P = 0,002
,
P Hotel & lt; 0,001 y
P = 0,003
de miR-26a, miR-142-3p, miR-148a y miR-195, respectivamente, las figuras 2A-2D). Mientras tanto, hemos realizado QRT-PCR para verificar la expresión de miRNAs se redujeron reguladas en otro conjunto independiente de 80 muestras de plasma de GC y 80 controles sanos. Las expresiones de cuatro miRNAs en el plasma GC se redujo significativamente en comparación con los de los controles (todos los
P Hotel & lt; 0,001, figuras 2E-2H). Los niveles de expresión de los cuatro miRNAs en el plasma disminuyeron constantemente, en comparación con las muestras de tejido.

(AD) los niveles de expresión de miR-26a, miR-142-3p, miR-148a, miR-195, en 50 pares de tejidos de cáncer gástrico y los correspondientes tejidos no cancerosos (log
escala de 10 en eje x y). (E-H) los niveles de expresión de plasma de miR-26a, miR-142-3p, miR-148a, miR-195, en 80 pacientes con cáncer gástrico y 80 controles sanos. Las líneas dentro de las casillas indican las medianas (log
escala de 10 en eje x Y). Los bigotes de diagramas de caja: Min. Max a

validación a gran escala de los micro ARN en plasma en pacientes GC

Con el fin de validar la estabilidad de las expresiones de plasma de miRNAs, se realizó QRT-PCR en un gran escala de 200 muestras de plasma GC y 200 controles sin cáncer emparejados. Concordante con los resultados de la fase de entrenamiento, los niveles de expresión de cuatro miRNAs mostró significativa baja regulación en el plasma de pacientes con cáncer gástrico (todo el
P Hotel & lt; 0,001, Figura 3), lo que sugiere que estos cuatro miRNAs en el plasma puede sirven como biomarcadores candidatos para el diagnóstico de GC.

los diagramas de caja mostraron los niveles plasmáticos de miR-26a (A), el miR-142-3p (B), el miR-148a (C) y miR-195 ( D) en 200 pacientes con cáncer gástrico y 200 controles sanos emparejados por edad y género. El eje y representa la expresión relativa de miRNAs normalizó a CEL-miR-39 (Log
10 nivel relativo).

Evaluación del potencial de diagnóstico de miRNAs para GC

Para evaluar la eficacia de cuatro miRNAs como marcadores de diagnóstico para la detección por encima de GC, se realizó análisis de la curva ROC para cada miRNA. La figura 4 reveló que las curvas ROC de cuatro miRNAs candidatos demostraron los miRNAs plasma fueron de utilidad para distinguir a los pacientes GC de los controles normales. El valor de corte de 0.651 era igual a la sensibilidad + especificidad-1, que fue máxima para el miR-26a (expresión relativa normalizada por células-39). Para el miR-26a, la sensibilidad fue del 83,6% y la especificidad fue del 81,5%, con una AUC de 0,882 (IC del 95% = 0,847 a 0,916) (Figura 4A). En el valor de corte de 0.585 para el miR-142-3p, la sensibilidad fue del 74,4% y la especificidad fue del 84,1%, con una AUC de 0,839 (IC del 95% = 0,800 a 0,879) (Figura 4B). Los valores de AUC 0,842 (IC del 95% = 0,803-0,882) y 0,765 (IC del 95% = ,717-0,812) para miR-148a y miR-195, respectivamente. La sensibilidad y especificidad fueron del 75,4% y del 83,1% para el miR-148a, 69,2% y 75,4% para el miR-195, respectivamente (Figura 4C y 4D). La combinación de análisis de la curva ROC se obtiene el valor de AUC de 0,872 (IC del 95% = 0,836 a 0,908) (Figura 4E).

Las curvas ROC se construyeron para mostrar AUC de miR-26a (A), miR-142- 3p (B), el miR-148a (C), el miR-195 (D) y la combinación de cuatro miRNAs (e).

para comprobar el valor diagnóstico del huésped miARN para GC, nos combinado cualquiera de los miRNAs de plasma y realizado las curvas ROC como se muestra en las figuras S1 y S2. Estos datos indicaron que el miR-26a que mostró la mayor capacidad para diferenciar los pacientes con cáncer gástrico de los controles, podría actuar como un biomarcador adecuado para detectar GC.

Discusión

A pesar de una disminución significativa en la mortalidad GC en la última década, la tasa de mortalidad sigue siendo mayor que muchos otros cánceres comunes [24]. En los últimos años, los biomarcadores tumorales por ejemplo CEA, CA19-9, CA74-2 con la limitada sensibilidad y la especificidad han sido ampliamente utilizados para el diagnóstico, seguimiento y pronóstico de GC [4]. Con todo, no es de gran importancia para el diagnóstico de GC para buscar biomarcadores más específicos y sensibles.

miRNAs de tejidos como los biomarcadores de diagnóstico y pronóstico fueron propuestos por primera vez. Bandres
et al
. reveló que el miR-451 se redujo reguladas en gástrico primario y los tumores colorrectales, y la baja regulación de miR-451 se asocia con una baja DFS y baja supervivencia global [25]. Xiao
et al
. identificado miR-106a como un miARN drásticamente regulada de manera ascendente en GC [26]. También se encontró que la expresión de miR-106a fue significativamente relacionada con el estadio tumoral, linfático, metástasis a distancia y la invasión. Sin embargo, muchos tipos de pacientes con cáncer han sido incapaces de someterse a una cirugía en la práctica clínica cuando se les diagnostica. La dependencia de la sección quirúrgica y procedimiento invasivo para la recogida de muestra de tejido limita fuertemente la aplicación de miRNAs en el tejido de diagnóstico de cáncer [27]. La calidad diagnóstica de estos métodos no es satisfactoria.

Emergentes evidencia también implica que los miRNAs circulantes están relacionados con el cáncer [28-30]. El estudio reciente informó que los miRNAs fueron detectables en el plasma y estable a temperatura ambiente y /o múltiples procesos de congelación-descongelación [31]. Numerosos informes han iluminado que la utilidad de los miRNAs como nuevos biomarcadores no invasivos de cáncer, como el cáncer colorrectal [32], el cáncer de mama [33-34] y el carcinoma de células renales [35] circulante.

En nuestro estudio, metódicamente examinado el perfil de miARN en los tejidos pareados y en el plasma de pacientes con cáncer gástrico y controles sanos. Plasma obtenido de 5 casos y 5 controles se mezclaron entre sí para formar dos grupos de muestras y se utilizaron para TLDA. Este método de puesta en común de muestras es una técnica ampliamente utilizada que se ha demostrado ser fiable para el perfil de [36-38]. Al comparar el análisis TLDA y el resultado de los microarrays de tejidos, se seleccionaron cuatro miRNAs (miR-26a, miR-142-3p, miR-148a y miR-195) reduce en GC.

A continuación, se identificaron cuatro candidatos miRNAs por QRT-PCR en dos etapas, y encontraron los niveles de expresión de miRNAs cuatro cayeron en el plasma de pacientes con cáncer gástrico que estaban de acuerdo con las expresiones en los tejidos. curva ROC, también conocida como curva de sensibilidad, se reconoce ampliamente como un método de evaluación de la prueba de diagnóstico. También es un indicador integrado que refleja la sensibilidad y la especificidad de las variables continuas. En el estudio actual, el análisis ROC indicó que la combinación de cuatro miRNAs no fue más eficaz que miR-26a individualmente. MiR-26a por sí sola podría lograr un buen rendimiento diagnóstico en pacientes GC distintivas de los controles sanos con una AUC de 0,882 (sensibilidad = 83,6% y una especificidad = 81,5%). Un estudio previo realizado por Schneider
et al
. muestran los niveles séricos de CEA, CA 19-9 y CA72-4 en GC dilucidado una sensibilidad del 45,5% para el CA 19-9, 23,8% para el CEA y el 60,7% para CA72-4 [39]. Estos eran mucho menos que la sensibilidad de miR-26a. Además, el nivel de expresión de miR-26a en plasma fue significativa menor en los pacientes de GC, y no mostró ninguna importancia con la progresión de GC (S3 Fig). Por lo tanto, el miR-26a tenía un gran potencial como biomarcador de diagnóstico de plasma para GC.

En las últimas décadas, los estudios anteriores no verifican que si la expresión de miRNA de plasma o suero podría representar los niveles de tejido. En comparación con estos estudios, nuestro estudio tenía propia característica debido a razones como sigue. En primer lugar, se seleccionaron los miRNAs, que expresan de forma diferente tanto en el tejido y plasma, comparando los resultados de dos microarrays. Esto resultó en una mejor oportunidad de identificar marcadores de diagnóstico factibles. Por otra parte, se encontró que la expresión de miR-26a redujo significativamente en los pacientes con cáncer gástrico y mantuvo estable en el plasma (Fig S3).

Los resultados revelaron que la expresión de plasma de miR-26a fue significativa menor en los pacientes GC en comparación con los controles sanos (
P
& lt; 0,05), que mostró la estabilidad en pacientes GC con diferente estado clínico. La baja regulación de la expresión de miR-26a plasma puede indicar la probabilidad de diagnosticar GC. Por lo tanto, el miR-26a puede ser una mejor opción para servir como biomarcador potencial para GC. Deng
et al
. mostraron que los niveles de miR-26a en los tejidos de GC se redujeron notablemente más que las de los tejidos no tumorales de QRT-PCR [40]. También demostraron que el miR-26a inhibió el crecimiento del tumor y la metástasis en parte por la orientación
FGF9
in vivo. Estos consistían con nuestros resultados. Estos resultados confirmaron que los genes miARN-26a en el plasma podría ser un marcador de diagnóstico potencial para la GC.

Sin embargo, las limitaciones de nuestro estudio son que las muestras para los microarrays de tejidos y para el TLDA no eran de los mismos pacientes, y nuestros tamaños de muestra para los microarrays fueron relativamente pequeña. Se requieren más análisis de los microarrays para los mismos pacientes y la confirmación de la muestra ampliada para ser aplicado como una herramienta de detección novedoso para GC en la utilización clínica de rutina. Además, no elegimos los miRNAs hasta reguladas por el hecho de que no había los miRNAs hasta reguladas cuyos cambios veces eran ≥ 2. Se seleccionaron candidato miRNAs que se expresaron con profusión en el plasma para asegurarse de que la probabilidad de examen en la práctica clínica.

Conclusiones

en resumen, nuestro estudio reveló cuatro miRNAs-regulado, miR-148a, miR-142-3p, miR-26a y miR-195, en el GC pacientes. Más importante aún, la expresión de plasma de miR-26a se redujo significativamente y estable en pacientes con cáncer gástrico. Como resultado, miR-26a puede proporcionar un biomarcador no invasivo y estable de diagnóstico de cáncer gástrico y de cribado.

información de apoyo
S1 de datos. Protocolos experimentales de microarrays y QRT-PCR
doi: 10.1371. /Journal.pone.0151345.s001 gratis (DOC)
S1 Fig. análisis de la curva ROC de la combinación de dos miRNAs entre los cuatro candidatos miRNAs.
La combinación de miR-26a y miR-142-3p (A), la combinación de miR-26a y miR-148a (B), la combinación de miR-26a y miR-195 (C), y la combinación de miR-142-3p y miR-148a (D), la combinación de miR-142-3p y miR-195 (e) y la combinación de miR 148a y miR-195 (F) produjeron los mayores valores de AUC
doi:. 10.1371 /journal.pone.0151345.s002 gratis (DOC)
S2 Fig. análisis de la curva ROC de la combinación de tres miRNAs entre los cuatro candidatos miRNAs.
La combinación de miR-26a, miR-142-3p y miR-148a (A), la combinación de miR-26a, miR-142-3p y miR-195 (B), la combinación de miR-26a, miR-148a y miR-195 (C) y la combinación de miR-142-3p, miR-148a y miR-195 (D) produjo las AUC mayores.
doi: 10.1371 /journal.pone.0151345.s003 gratis (DOCX)
S3 Fig. . nivel plasmático de miR-26a en pacientes con cáncer gástrico estratificados según el estado clínico
Los diagramas de caja mostró los niveles plasmáticos de miR-26a en 200 controles sanos y 200 pacientes con cáncer gástrico en diferente estado clínico
doi:. 10.1371 /journal.pone.0151345.s004 gratis (DOCX)
S1 tabla. Las características clínicas de los sujetos de detección de tejido de Agilent Humanos miARN microarrays
doi: 10.1371. /journal.pone.0151345.s005 gratis (DOC) sobre Table S2. Las características clínicas de los sujetos de cribado de plasma por TLDA
doi: 10.1371. /journal.pone.0151345.s006 gratis (DOC)

Reconocimientos

Estamos profundamente agradecidos por la participación de todos los sujetos que contribuyen a esta investigación.

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