Abstract 3624: A low-cost kit for gentle, effective and timely extracellular vesicle (GET EVs) isolation: Accelerating development of RNA-based liquid biopsies for neuroendocrine neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extracellular vesicles (EVs) are cell fragments released by all cells, making them promising platforms for cancer biomarker development. Effective isolation of ultra-pure EVs for downstream analyses is key for EV-based liquid biopsy development. However, current EV isolation methods such as ultracentrifugation (UC) and other commercialized EV isolation kits are lackluster because of damage to EVs, length of time required, and low EV recovery rates. In response, we developed an “GET EV” kit which is based on the principles of lipid energy states, also known as the aqueous two-phase system (ATPS) to isolate EVs from any media. Nanoscale flow cytometry (nFC) analysis revealed that ATPS has greater EV enrichment capability (21.4 × vs. 10.9 × times fold enrichment) and higher EV recovery efficiency (97.6% vs. 69.3% recovery) than UC. Other EV isolation kits were tested and were inferior to ATPS in terms of EV recovery and EV-RNA recovery. EV subpopulations as determined by EV biomarkers (CD9, CD63, CD81, etc.) were confirmed by nFC. “Omics” studies (small RNA sequencing and proteomics) also confirmed the presence of expected EV markers. We developed an RNA-based liquid biopsy for Neuroendocrine Neoplasms (NENs) by quantitating the presence of EVs containing miR-375, an established biomarker for NENs. Using the GET EVs kit, we isolated EVs from healthy volunteer and patient plasma samples of NEN patients. RT-qPCR demonstrated enriched expression of miR-375 in EVs isolated from Lung and GI NEN patient plasma samples. Our study establishes the use of GET EV kits to efficiently, rapidly, and gently isolate EVs from small plasma samples (250 uL). This is a low-cost innovation that will finally enable the development of other RNA-based Liquid Biopsies for other disease sites with significant diagnostic and prognostic implications. Citation Format: Boyang Su, Morteza Jeyhani, Xiaojing Yang, Jina Nanayakkara, Reese Wunsche, Neil Renwich, Scott Tsai, Hon Leong. A low-cost kit for gentle, effective and timely extracellular vesicle (GET EVs) isolation: Accelerating development of RNA-based liquid biopsies for neuroendocrine neoplasms [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 3624.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».