Targeting breast cancer exosomes with nucleic aptamers: innovative tools for early diagnosis and therapy
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes are emerging as promising target for early diagnosis and therapy in diff erent oncological conditions including breast cancer (BC). However, the development of tools able to easily and specifi cally target cancer cell-derived exosomes still represent a fundamental issue that is required to realize their clinical utility. Nucleic-acid aptamers are a promising class of structured single stranded oligonucleotides that serve as high affi nity ligands of disease-associated proteins. Given their high potential in diagnosis and therapy, we addressed the development of aptamers specifi c for BC-derived exosomes. To this end, we developed a novel SELEX strategy by using exosomes purifi ed from primary BC cells as positive selection target. By such a strategy we isolated nuclease resistant RNA aptamers able to specifi cally discriminate BC-derived exosomes from those produced by normal cells. Th e best sequences were optimized identifying short molecules (about 30-35 mer) that was characterized as tools for exosome detection. Further, we demonstrated that the developed aptamers inhibited exosome cellular uptake antagonizing cancer exosome-induced cell migration. By proteomic approach we identifi ed possible targets that we are characterizing. Our results underline the great potential of isolated aptamers as tools for the development of innovative strategies for BC early diagnosis and therapy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».