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Enregistrement W4403395411 · doi:10.1021/acsnano.4c07186

Extracellular Vesicle Mobility in Collagen I Hydrogels Is Influenced by Matrix-Binding Integrins

2024· article· en· W4403395411 sur OpenAlexaff
Nicky W. Tam, Alexander Becker, Agustín Mangiarotti, Amaia Cipitria, Rumiana Dimova

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia e InnovaciónIkerbasque, Basque Foundation for ScienceInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyDeutsche ForschungsgemeinschaftMax-Planck-GesellschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésExtracellular matrixCell biologyIntegrinSelf-healing hydrogelsBiophysicsExtracellularChemistryVesicleConfocal microscopyPopulationVesicular transport proteinBiochemistryBiologyMembraneCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) are a diverse population of membrane structures produced and released by cells into the extracellular space for the intercellular trafficking of cargo molecules. They are implicated in various biological processes, including angiogenesis, immunomodulation, and cancer cell signaling. While much research has focused on their biogenesis or their effects on recipient cells, less is understood about how EVs are capable of traversing diverse tissue environments and crossing biological barriers. Their interactions with extracellular matrix components are of particular interest, as such interactions govern diffusivity and mobility, providing a potential basis for organotropism. To start to untangle how EV-matrix interactions affect diffusivity, we use high speed epifluorescence microscopy, single particle tracking, and confocal reflectance microscopy to analyze particle mobility and localization in extracellular matrix-mimicking hydrogels composed of collagen I. EVs are compared with synthetic liposomes and extruded plasma membrane vesicles to better understand the importance of membrane composition on these interactions. By treating EVs with trypsin to digest surface proteins, we determine that proteins are primarily responsible for EV immobilization in collagen I hydrogels. We next use a synthetic peptide competitive inhibitor to narrow down the identity of the proteins involved to argynylglycylaspartic acid (RGD) motif-binding integrins, which interact with unincorporated or denatured nonfibrillar collagen. Moreover, the effect of integrin inhibition with RGD peptides has strong implications for the use of RGD-peptide-based drugs to treat certain cancers, as integrin inhibition appears to increase EV mobility, improving their ability to infiltrate tissue-like environments.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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