Phosphoproteomic Analysis of Breast Cancer-Derived Small Extracellular Vesicles Reveals Disease-Specific Phosphorylated Enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Small membrane-derived extracellular vesicles have been proposed as participating in several cancer diseases, including breast cancer (BC). We performed a phosphoproteomic analysis of breast cancer-derived small extracellular vesicles (sEVs) to provide insight into the molecular and cellular regulatory mechanisms important for breast cancer tumor progression and metastasis. We examined three cell line models for breast cancer: MCF10A (non-malignant), MCF7 (estrogen and progesterone receptor-positive, metastatic), and MDA-MB-231 (triple-negative, highly metastatic). To obtain a comprehensive overview of the sEV phosphoproteome derived from each cell line, effective phosphopeptide enrichment techniques IMAC and TiO2, followed by LC-MS/MS, were performed. The phosphoproteome was profiled to a depth of 2003 phosphopeptides, of which 207, 854, and 1335 were identified in MCF10A, MCF7, and MDA-MB-231 cell lines, respectively. Furthermore, 2450 phosphorylation sites were mapped to 855 distinct proteins, covering a wide range of functions. The identified proteins are associated with several diseases, mostly related to cancer. Among the phosphoproteins, we validated four enzymes associated with cancer and present only in sEVs isolated from MCF7 and MDA-MB-231 cell lines: ATP citrate lyase (ACLY), phosphofructokinase-M (PFKM), sirtuin-1 (SIRT1), and sirtuin-6 (SIRT6). With the exception of PFKM, the specific activity of these enzymes was significantly higher in MDA-MB-231 when compared with MCF10A-derived sEVs. This study demonstrates that sEVs contain functional metabolic enzymes that could be further explored for their potential use in early BC diagnostic and therapeutic applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».