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Enregistrement W2912505459 · doi:10.1002/pros.23764

Nanoscale flow cytometry to distinguish subpopulations of prostate extracellular vesicles in patient plasma

2019· article· en· W2912505459 sur OpenAlexafffund
Ranjit S. Padda, Florence Deng, Sabine Brett, Colleen N. Biggs, Paul N. Durfee, C. Jeffrey Brinker, Karla C. Williams, Hon S. Leong

Notice bibliographique

RevueThe Prostate · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésMicrovesiclesProstate cancerCD63ExosomeFlow cytometryProstateMicrovesiclePCA3MedicineExtracellular vesicleCancer researchPathologyCancerChemistryInternal medicineImmunologymicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine if prostate-derived extracellular vesicles (EVs) present in patient plasma samples are of exocytotic origin (exosomes) or released by the cell membrane (microparticles/microvesicles). Both malignant and normal prostate cells release two types of EVs into the circulation, exosomes, and microparticles/microvesicles which differ in size, origin, and mode of release. Determining what proportion of prostate-derived EVs are of exosomal versus microparticle/microvesicle EV subtype is of potential diagnostic significance. MATERIALS AND METHODS: Multi-parametric analytical platforms such as nanoscale flow cytometry (nFC) were used to analyze prostate derived extracellular vesicles. Plasmas from prostate cancer (PCa) patient plasmas representing benign prostatic hyperplasia (BPH), low grade prostate cancer (Gleason Score 3 + 3) and high grade prostate cancer (Gleason Score ≥4 + 4) were analyzed for various exosome markers (CD9, CD63, CD81) and a prostate specific tissue marker (prostate specific membrane antigen/PSMA). RESULTS: By using nanoscale flow cytometry, we determine that prostate derived EVs are primarily of cell membrane origin, microparticles/microvesicles, and not all PSMA expressing EVs co-express exosomal markers such as CD9, CD63, and CD81. CD9 was the most abundant exosomal marker on prostate derived EVs (12-19%). There was no trend observed in terms of more PSMA + CD9 or PSMA + CD63 co-expressing EVs versus increasing grade of prostate cancer. CONCLUSION: The majority of prostate derived EVs present in plasmas are from the cell membrane as evidenced by their size and most importantly, lack of co-expression of exosomal markers such as CD9/CD63/CD81. In fact, CD81 was not present on any prostate derived EVs in patient plasmas whereas CD9 was present on a minority of prostate derived EVs. The addition of an exosomal marker for detection of prostate-derived EVs does not provide greater clarity in distinguishing EVs released by the prostate.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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