Small Extracellular Vesicles as Biomarkers in Sarcoma Follow-Up: Protocol for a Prospective, Multicentric Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcomas are rare cancer with a heterogeneous group of tumors. They affect both genders across all age groups and present significant heterogeneity, with more than 70 histological subtypes. Despite tailored treatments, the high metastatic potential of sarcomas remains a major factor in poor patient survival, as metastasis is often the leading cause of death. Currently, metastatic risk assessment relies mainly on histological grading; yet, this method has limitations due to the disease's heterogeneity. Advances in genomic and transcriptomic research have identified potential molecular signatures, but these approaches lack reproducibility and prognostic reliability. Therefore, new biomarkers are essential for improving risk prediction and therapy adaptation. Recent studies highlight that sarcoma cells secrete extracellular vesicles, particularly small extracellular vesicles (sEVs). These nanovesicles, abundant in bodily fluids such as blood, urine, and saliva, play a crucial role in tumor development, growth, and metastasis. sEVs contain proteins and nucleic acids that mirror tumor characteristics. Given their presence in blood, sEVs offer a promising avenue for noninvasive molecular cancer analysis via liquid biopsy. Preliminary studies in Ewing sarcoma have shown substantial alterations in sEV-derived transcripts, underscoring their potential in tracking disease progression and treatment efficacy. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether sEVs can serve as reliable biomarkers for monitoring sarcoma progression and predicting recurrence risk. METHODS: This prospective, multicentric pilot study will enroll adult patients diagnosed with localized or metastatic liposarcomas, leiomyosarcomas, or undifferentiated pleomorphic sarcomas at 3 French cancer centers. The study's primary goal is to quantify sEVs and analyze their protein and RNA content in the blood of patients with localized or metastatic sarcomas before and after the treatment. sEVs will be isolated from plasma samples, and protein and microRNA concentration will be determined. Research will last, on average, 6 months for patients with localized sarcoma and 4 months for patients with metastatic sarcoma. RESULTS: We expect to identify differences in exosome levels based on disease stage and observe correlations between exosome dynamics and treatment response. If confirmed, these findings could establish sEVs as noninvasive biomarkers for monitoring therapy effectiveness and disease progression in patients with sarcoma. CONCLUSIONS: This study could establish a novel, noninvasive biomarker for sarcoma prognosis and treatment monitoring. If successful, a nationwide study will be launched to confirm findings in a larger patient cohort, potentially revolutionizing sarcoma management and improving patient outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03800121; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT03800121. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/63718.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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.
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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 ».