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Enregistrement W2887329987 · doi:10.1080/20013078.2018.1505403

Large extracellular vesicles carry most of the tumour DNA circulating in prostate cancer patient plasma

2018· article· en· W2887329987 sur OpenAlexaff
Tatyana Vagner, Cristiana Spinelli, Valentina R. Minciacchi, Leonora Balaj, Mandana Zandian, Andrew B. Conley, Andries Zijlstra, Michael R. Freeman, Francesca Demichelis, Subhajyoti De, Edwin M. Posadas, Hisashi Tanaka, Dolores Di Vizio

Notice bibliographique

RevueJournal of Extracellular Vesicles · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteFoundation for the National Institutes of HealthU.S. Department of Defense
Mots-clésDNAProstate cancerMicrovesiclesBiologyLiquid biopsyExtracellular vesicleMolecular biologyCancerPopulationCancer researchGeneChemistrymicroRNAGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cancer‐derived extracellular vesicles (EVs) are membrane‐enclosed structures of highly variable size. EVs contain a myriad of substances (proteins, lipid, RNA, DNA) that provide a reservoir of circulating molecules, thus offering a good source of biomarkers. We demonstrate here that large EVs (L‐EV) (large oncosomes) isolated from prostate cancer (PCa) cells and patient plasma are an EV population that is enriched in chromosomal DNA, including large fragments up to 2 million base pair long. While L‐EVs and small EVs (S‐EV) (exosomes) isolated from the same cells contained similar amounts of protein, the DNA was more abundant in L‐EVs, despite S‐EVs being more numerous. Consistent with in vitro observations, the abundance of DNA in L‐EV obtained from PCa patient plasma was variable but frequently high. Conversely, negligible amounts of DNA were present in the S‐EVs from the same patients. Controlled experimental conditions, with spike‐ins of L‐EVs and S‐EVs from cancer cells in human plasma from healthy subjects, showed that circulating DNA is almost exclusively enclosed in L‐EVs. Whole genome sequencing revealed that the DNA in L‐EVs reflects genetic aberrations of the cell of origin, including copy number variations of genes frequently altered in metastatic PCa (i.e. MYC, AKT1, PTK2, KLF10 and PTEN). These results demonstrate that L‐EV‐derived DNA reflects the genomic make‐up of the tumour of origin. They also support the conclusion that L‐EVs are the fraction of plasma EVs with DNA content that should be interrogated for tumour‐derived genomic alterations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations386
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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