Oncogenic extracellular vesicles in brain tumor progression
Notice bibliographique
Résumé
The brain is a frequent site of neoplastic growth, including both primary and metastatic tumors. The clinical intractability of many brain tumors and their distinct biology are implicitly linked to the unique microenvironment of the central nervous system (CNS) and cellular interactions within. Among the most intriguing forms of cellular interactions is that mediated by membrane-derived extracellular vesicles (EVs). Their biogenesis (vesiculation) and uptake by recipient cells serves as a unique mechanism of intercellular trafficking of complex biological messages including the exchange of molecules that cannot be released through classical secretory pathways, or that are prone to extracellular degradation. Tumor cells produce EVs containing molecular effectors of several cancer-related processes such as growth, invasion, drug resistance, angiogenesis, and coagulopathy. Notably, tumor-derived EVs (oncosomes) also contain oncogenic proteins, transcripts, DNA, and microRNA (miR). Uptake of this material may change properties of the recipient cells and impact the tumor microenvironment. Examples of transformation-related molecules found in the cargo of tumor-derived EVs include the oncogenic epidermal growth factor receptor (EGFRvIII), tumor suppressors (PTEN), and oncomirs (miR-520g). It is postulated that EVs circulating in blood or cerebrospinal fluid (CSF) of brain tumor patients may be used to decipher molecular features (mutations) of the underlying malignancy, reflect responses to therapy, or molecular subtypes of primary brain tumors [e.g., glioma or medulloblastoma (MB)]. It is possible that metastases to the brain may also emit EVs with clinically relevant oncogenic signatures. Thus, EVs emerge as a novel and functionally important vehicle of intercellular communication that can mediate multiple biological effects. In addition, they provide a unique platform to develop molecular biomarkers in brain malignancies.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».