Producing highly effective extracellular vesicles using IBAR and talin F3 domain fusion
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs), transporting diverse cellular components, play a crucial role in intercellular communication in numerous physiological and pathological processes. EVs have also been recognized as a drug delivery platform for therapeutic purposes and cell-free regenerative medicine. While various approaches have focused on increasing EV production for efficient use therapeutic use of EVs, enhancing the quality of EVs, such as ensuring efficient uptake by their target cells, has not been widely explored. In this study, we linked a negative membrane curvature-forming inverse BAR (IBAR) domain with an integrin β tail-binding talin F3 domain to create the IBAR-F3 fusion protein. We observed that IBAR-F3 can trigger filopodia-like membrane protrusions and attract integrins to those protrusion-rich regions, when expressed in Chinese hamster ovary cells expressing integrin αIIbβ3. Surprisingly, the expression of IBAR-F3 also induced a robust production of EVs, which were then efficiently taken up by nearby cells in an integrin-dependent manner. Moreover, IBAR triggered integrin activation, presumably by inducing negative membrane curvature that likely disrupts the interaction between the integrin α and β transmembrane domain. Therefore, we suggest that IBAR-F3 should be utilized to promote both EV production and efficient uptake mediated by integrins. Furthermore, the negative curvature-inducing integrin activation suggests that integrins on EVs can be activated by the nanoscale change in the curvature of the EV without the need for conventional machinery to activate integrin inside the EVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».