Challenges and opportunities in exosome research—Perspectives from biology, engineering, and cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes are small (∼30-140 nm) lipid bilayer-enclosed particles of endosomal origin. They are a subset of extracellular vesicles (EVs) that are secreted by most cell types. There has been growing interest in exosome research in the last decade due to their emerging role as intercellular messengers and their potential in disease diagnosis. Indeed, exosomes contain proteins, lipids, and RNAs that are specific to their cell origin and could deliver cargo to both nearby and distant cells. As a result, investigation of exosome cargo contents could offer opportunities for disease detection and treatment. Moreover, exosomes have been explored as natural drug delivery vehicles since they can travel safely in extracellular fluids and deliver cargo to destined cells with high specificity and efficiency. Despite significant efforts made in this relatively new field of research, progress has been held back by challenges such as inefficient separation methods, difficulties in characterization, and lack of specific biomarkers. In this review, we summarize the current knowledge in exosome biogenesis, their roles in disease progression, and therapeutic applications and opportunities in bioengineering. Furthermore, we highlight the established and emerging technological developments in exosome isolation and characterization. We aim to consider critical challenges in exosome research and provide directions for future studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».