Effect of ultrasound-microbubble exposure on acute myeloid leukemia cancer cell proteome
Notice bibliographique
Résumé
The application of ultrasound in combination with microbubbles (USMB) induces a broad spectrum of bioeffects on cells including plasma membrane disruption, cytoskeleton rearrangement, influx/efflux of cytosolic/extracellular molecules, metabolic stress and signalling pathways. This study investigated the effect of USMB on cell proteomics in human acute myeloid leukemia cells. Cells (OCI-AML-5) in suspension were exposed to ultrasound (f = 1 MHz, PD = 20 μs and PRP = 1 ms for 120 s) with and without microbubbles (Definity at 1.7% v/v) at varying acoustic pressures. Following exposure, cells were analysed using flow cytometry, mass spectrometry and immunoblotting. USMB enhanced cell membrane permeability (~ 37%), as expected, and induced significant changes in the cell proteome. Of 6825 proteins, 78 (~ 1.14%) were statistically significant and had a fold-change (≤ 0.8 or ≥ 1.2) compared to untreated control, referred to as a differentially expressed protein (DEP). The highest fold change of ~ 4–5 was induced in HMOX1 protein. The protein expression depended on acoustic pressure, presence of microbubbles and elapsed-time following exposure to ultrasound. Western blotting analysis confirmed the effect of USMB on three proteins (HMOX1, BACH1 and ANXA1) with R 2 values > 0.9. In addition, the gene ontology analysis based on DAVID bioinformatics indicated that the DEPs are associated with GO cellular components such as plasma membrane and exosomes, which can be affected by USMB. This study suggests that targeted changes in the cell proteome may be induced with USMB to potentially optimize existing therapies and develop new cancer therapeutic targets.
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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) | 0,001 | 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 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 ».