Proteomic Assessment of Extracellular Vesicles from Canine Tissue Explants as a Pipeline to Identify Molecular Targets in Osteosarcoma: PSMD14/Rpn11 as a Proof of Principle
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma (OS) is a highly malignant bone tumour that has seen little improvement in treatment modalities in the past 30 years. Understanding what molecules contribute to OS biology could aid in the discovery of novel therapies. Extracellular vesicles (EVs) serve as a mode of cell-to-cell communication and have the potential to uncover novel protein signatures. In our research, we developed a novel pipeline to isolate, characterize, and profile EVs from normal bone and osteosarcoma tissue explants from canine OS patients. Proteomic analysis of vesicle preparations revealed a protein signature related to protein metabolism. One molecule of interest, PSMD14/Rpn11, was explored further given its prognostic potential in human and canine OS, and its targetability with the drug capzimin. In vitro experiments demonstrated that capzimin induces apoptosis and reduces clonogenic survival, proliferation, and migration in two metastatic canine OS cell lines. Capzimin also reduces the viability of metastatic human OS cells cultured under 3D conditions that mimic the growth of OS cells at secondary sites. This unique pipeline can improve our understanding of OS biology and identify new prognostic markers and molecular targets for both canine and human OS patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».