Directly visualized glioblastoma-derived extracellular vesicles transfer RNA to microglia/macrophages in the brain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To understand the ability of gliomas to manipulate their microenvironment, we visualized the transfer of vesicles and the effects of tumor-released extracellular RNA on the phenotype of microglia in culture and in vivo. METHODS: Extracellular vesicles (EVs) released from primary human glioblastoma (GBM) cells were isolated and microRNAs (miRNAs) were analyzed. Primary mouse microglia were exposed to GBM-EVs, and their uptake and effect on proliferation and levels of specific miRNAs, mRNAs, and proteins were analyzed. For in vivo analysis, mouse glioma cells were implanted in the brains of mice, and EV release and uptake by microglia and monocytes/macrophages were monitored by intravital 2-photon microscopy, immunohistochemistry, and fluorescence activated cell sorting analysis, as well as RNA and protein levels. RESULTS: Microglia avidly took up GBM-EVs, leading to increased proliferation and shifting of their cytokine profile toward immune suppression. High levels of miR-451/miR-21 in GBM-EVs were transferred to microglia with a decrease in the miR-451/miR-21 target c-Myc mRNA. In in vivo analysis, we directly visualized release of EVs from glioma cells and their uptake by microglia and monocytes/macrophages in brain. Dissociated microglia and monocytes/macrophages from tumor-bearing brains revealed increased levels of miR-21 and reduced levels of c-Myc mRNA. CONCLUSIONS: Intravital microscopy confirms the release of EVs from gliomas and their uptake into microglia and monocytes/macrophages within the brain. Our studies also support functional effects of GBM-released EVs following uptake into microglia, associated in part with increased miRNA levels, decreased target mRNAs, and encoded proteins, presumably as a means for the tumor to manipulate its environs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».