Extracellular vesicles from thyroid cancer harbor a functional machinery involved in extracellular matrix remodeling
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) participate in cell-stroma crosstalk within the tumor microenvironment and fibroblasts (Fb) contribute to tumor promotion in thyroid cancer. However, the role of tumor-stroma derived EVs still needs to be deciphered. We hypothesized that the interaction of thyroid tumor cells with Fb would liberate EVs with a specific proteomic profile, which would have an impact on EV-functionality in thyroid tumor progression-related events. Tumor (TPC-1, 8505c) and non-tumor (NThyOri) thyroid cells were co-cultured with human Fb. EVs, obtained by ultracentrifugation of conditioned media, were characterized by nanoparticle tracking analysis and western blotting. EV-proteomic analysis was performed by mass-spectrometry, and metalloproteinases (MMPs) were studied by zymography. EV-exchange was evaluated using immunofluorescence, confocal microscopy and FACS. EVs expressed classical exosome markers, with EVs from thyroid tumor cell-Fb co-cultures showing a proteomic profile related to extracellular matrix (ECM) remodeling. Bidirectional crosstalk between Fb and TPC-1 cells produced significantly more EVs than their isolated cells, and potentiated EV-functionality. In line with this, Fb-TPC-1 derived EVs induced MMP2 activation in NThyOri supernatants, and MMP2 activity could be evidenced in Fb and TPC-1 contact-independent co-cultures. Besides, MMP2 interactors allowed us to discriminate between EVs from thyroid tumoral and non-tumoral milieus. Interestingly, Fb internalized more EVs from TPC-1 than from NThyOri producing cells. Fb and thyroid tumor cell crosstalk produces specialized EVs with an ECM remodeling proteomic profile, enabling activation of MMP2 and possibly facilitating ECM-degradation, which is potentially linked with thyroid tumor progression.
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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 | 0,000 | 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 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 ».