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Enregistrement W4283577493 · doi:10.33393/jcb.2022.2370

Characterization of Extracellular vesicles isolated from different Liquid biopsies of uveal melanoma patients

2022· article· en· W4283577493 sur OpenAlexafffund
Carmen Luz Pessuti, Deise Fialho Costa, Kleber Silva Ribeiro, Mohamed Abdouh, Thupten Tsering, Heloísa Nascimento, Alessandra G. Commodaro, Allexya Affonso Antunes Marcos, Ana Cláudia Torrecilhas, Rubens Belfort Neto, Julia V. Burnier

Notice bibliographique

RevueJournal of Circulating Biomarkers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health Centre
Mots-clésLiquid biopsyExtracellular vesiclesMelanomaNanoparticle tracking analysisBiopsyChemistryEnucleationBiomarkerMedicineExosomeExtracellular vesiclePathologyInternal medicineGastroenterologyCancerMicrovesiclesCancer researchSurgeryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Uveal melanoma (UM) is the most common intraocular malignant tumor in adults. Extracellular vesicles (EVs) have been extensively studied as a biomarker to monitor disease in patients. The study of new biomarkers in melanoma patients could prevent metastasis by earlier diagnosis. In this study, we determined the proteomic profile of EVs isolated from aqueous humor (AH), vitreous humor (VH), and plasma from UM patients in comparison with cancer-free control patients. Methods: AH, VH and plasma were collected from seven patients with UM after enucleation; AH and plasma were collected from seven cancer-free patients with cataract (CAT; control group). EVs were isolated using the membrane-based affinity binding column method. Nanoparticle tracking analysis (NTA) was performed to determine the size and concentration of EVs. EV markers, CD63 and TSG101, were assessed by immunoblotting, and the EV proteome was characterized by mass spectrometry. Results: Mean EV concentration was higher in all analytes of UM patients compared to those in the CAT group. In the UM cohort, the mean concentration of EVs was significantly lower in AH and plasma than in VH. In contrast, the mean size and size distribution of EVs was invariably identical in all analyzed analytes and in both studied groups (UM vs. CAT). Mass spectrometry analyses from the different analytes from UM patients showed the presence of EV markers. Conclusion: EVs isolated from AH, VH, and plasma from patients with UM showed consistent profiles and support the use of blood to monitor UM patients as a noninvasive liquid biopsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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