Abstract B070: Dissecting EV dynamics in the sequestration of doxorubicin from breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Extracellular vesicles (EVs) are one of the three main analytes sought for in liquid biopsy development. EVs are released by all cell types including cancer cells and play a crucial role in cell-cell communication. Breast cancer cells have been shown to utilize EVs as a mechanism to sequester chemotherapeutic agents, thereby conferring resistance to treatment. This study investigates the role of EVs in doxorubicin (DOX) resistance in MDA-MB-231 breast cancer cells. Method: MDA-MB-231 cells were exposed to increasing dose of anthracycline for 6 and 12 months. Resistance was confirmed by cytotoxicity assay and western blot. Resistant and parent cells were labeled for immunohistochemistry and their EVs were isolated via ultracentrifugation. EVs were analysed using nanoscale flow cytometry and sent for mass spectrophotometry. Result: Using nanoscale flow cytometry, we optimized a method to detect DOX-carrying EVs based on the intrinsic fluorescence of the drug. We found that DOX-resistant cells exhibited lower intracellular DOX accumulation and higher expression of the EV marker CD63 compared to their parental counterparts. Conclusion: These results suggest that chemoresistant breast cancer cells may alter their EV production machinery to evade the lethal effects of DOX. Understanding this mechanism could lead to novel strategies to overcome chemoresistance in breast cancer. Citation Format: Sina Halvaei, Jing Xu, Suganthi Chittaranjan, Sharon Gorski, Karla Williams. Dissecting EV dynamics in the sequestration of doxorubicin from breast cancer cells [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Liquid Biopsy: From Discovery to Clinical Implementation; 2024 Nov 13-16; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2024;30(21_Suppl):Abstract nr B070.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».