MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415828334 · doi:10.1101/2025.11.01.685872

Single recipient cell tracking of tellurium-labeled extracellular vesicle proteomes (TeLEV) identifies EV-driven immunomodulation

2025· preprint· W4415828334 sur OpenAlexaff
Daniel Bachurski, Rahil Gholamipoorfard, Yong Jia Bu, Patrick Hoelker, Lisa Wessendorf, Hendrik Jestrabek, Luca D Schreurs, David Stahl, Amin Mokhlesi, Philipp Gödel, Felix Gaedke, Elias Ranjbari, Selen Seyhan, Ulrike Resch, Luisa Schmidt, Tobias Tertel, France Rose, Cláudio Pinheiro, M. Corona, Anton von Lom, Alexander F. vom Stein, Phuong‐Hien Nguyen, Katrin S. Reiners, An Hendrix, Guillaume van Niel, Marcus Krueger, Katarzyna Bożek, Lydia Meder, Per Malmberg, Paula Cramer, Barbara Eichhorst, Martin Peifer, Roland T. Ullrich, Astrid Schauß, Christian P. Pallasch, Paul J. Bröckelmann, Ron D. Jachimowicz, Christian Preußer, Bernd Giebel, Elke Pogge von Strandmann, Mark Nitz, Michael Hallek, Nima Abedpour

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeJosé Carreras Leukämie-StiftungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésProteomeNull cellMass cytometryPeripheral blood mononuclear cellMyeloid leukemiaProteomicsCellCalnexinImmune systemCell typeMicrovesicles

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extracellular vesicles (EVs) mediate tumor-immune cell communication by carrying protein cargo that can immediately modulate signaling and antigen presentation. Yet mapping the uptake of primary EV proteomes by human immune cells at single-cell resolution has been constrained by a lack of labeling strategies. We show here that TeLEV, a tellurium-based metabolic mass tagging approach that incorporates L-2-tellurienylalanine (TePhe) into EV proteomes, can produce a biologically rare monoisotopic signal, which is detectable by mass cytometry, imaging mass cytometry, and nanoscale SIMS, without perturbing EV morphology, yield, or proteome composition. We applied TeLEV to label primary malignant B-cell-derived EVs (MBC-EVs) from chronic lymphocytic leukemia (CLL) patients and could follow EV uptake by distinct cell populations of healthy donor peripheral blood mononuclear cells. MBC-EV uptake occurred predominantly in cells of myeloid lineages. In direct control experiments with matched secreted proteins, a machine learning approach identified CD123, CD127, and CD25 as key markers distinguishing primary MBC-EV recipients from matched secreted protein recipient cells. Nanoscale imaging enabled localization of EV-delivered proteins within heterochromatin, whereas Te-labeled secreted proteins accumulated in the cytoplasm of recipient cells. We then generated a pan-immune EV uptake atlas by tracing the uptake of primary and cell-line EVs from nine cell lines and six donors with chronic lymphocytic leukemia into 2,977,094 recipient cells across 43 cell types and subpopulations. We found that the uptake of MBC-EVs by myeloid recipients induced monocyte-derived dendritic-cell polarization characterized by the co-expression of the interleukin-receptor triad (IL-RT: CD123, CD127, CD25) identified above. Time-resolved EV uptake analysis showed a rapid, transient expression of CD123/CD127 followed by CD25, both tightly coupled to MBC-EV uptake by myeloid cells. The intensity of IL-RT expression correlated with that of PD-L1 and BCL-2. Using different STAT degraders to bidirectionally modify the EV-induced STAT5 signal, we observed that MBC-EV uptake and IL-RT, PD-L1, and BCL-2 expression increased with STAT3 degradation and decreased with STAT5 degradation. To investigate the functional consequences of the MBC-EV-induced changes, we showed that MBC-EVs in the presence of IL-2 induced a high-CD25 immune state with low cytotoxic and high B cell proliferation. Taken together, TeLEV represents a novel tool for single-cell tracking of EV proteomes, revealing STAT5-dependent immune remodeling of recipient cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetExtracellular vesicles in disease→Travaux en français237 207→