Super-resolution microscopy can identify specific protein distribution patterns in platelets incubated with cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Protein contents in platelets are frequently changed upon tumor development and metastasis. However, how cancer cells can influence protein-selective redistribution and release within platelets, thereby promoting tumor development, remains largely elusive. With fluorescence-based super-resolution stimulated emission depletion (STED) imaging we reveal how specific proteins, implicated in tumor progression and metastasis, re-distribute within platelets, when subject to soluble activators (thrombin, adenosine diphosphate and thromboxane A2), and when incubated with cancer (MCF-7, MDA-MB-231, EFO21) or non-cancer cells (184A1, MCF10A). Upon cancer cell incubation, the cell-adhesion protein P-selectin was found to re-distribute into circular nano-structures, consistent with accumulation into the membrane of protein-storing alpha-granules within the platelets. These changes were to a significantly lesser extent, if at all, found in platelets incubated with normal cells, or in platelets subject to soluble platelet activators. From these patterns, we developed a classification procedure, whereby platelets exposed to cancer cells, to non-cancer cells, soluble activators, as well as non-activated platelets all could be identified in an automatic, objective manner. We demonstrate that STED imaging, in contrast to electron and confocal microscopy, has the necessary spatial resolution and labelling efficiency to identify protein distribution patterns in platelets and can resolve how they specifically change upon different activations. Combined with image analyses of specific protein distribution patterns within the platelets, STED imaging can thus have a role in future platelet-based cancer diagnostics and therapeutic monitoring. The presented approach can also bring further clarity into fundamental mechanisms for cancer cell-platelet interactions, and into non-contact cell-to-cell interactions in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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)
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 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 ».