Surface Proteome of Extracellular Vesicles and Correlation Analysis for Identification of Breast Cancer Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is the second leading cause of death in Canadian women. Detection of the disease at an early stage greatly increases the average 5-year survival rate, however non-invasive early detection methods are not available to-date. Cells release various types of extracellular vesicles (EVs) to mediate intercellular communication by transferring signals in the form of bioactive molecules such as proteins, metabolites, and nucleic acids. Understanding the composition of these biomolecules may shed light on the physiological state of the cell of origin. Therefore, EVs are a promising source of biomarkers for non-invasive detection of BC. However, the surface proteome of EVs is not yet understood well enough to propose BC biomarkers that could be detected directly from biofluids. In this study, small EVs (sEVs) and medium EVs (mEVs) were isolated by differential ultracentrifugation from breast cancer MDA-MB-231 and MCF7, and non-cancerous breast epithelial MCF10A cell lines and analyzed by nano-liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry. EV proteins were analyzed by two approaches: (1) global proteomic analysis and (2) enrichment of EV surface proteins by labelling surface-accessible proteins with a Sulfo-NHS-SS-Biotin reagent. Potential BC biomarkers were obtained from the first approach (1) by identifying the presence of cell line specific sEV proteins, filtering for membrane/surface proteins using UniProt annotations, and predicting the co-localization of proteins on sEVs with known EV marker proteins (CD63, CD9, CD81) by correlation analysis. This resulted in 11 potential BC sEV biomarkers (C8A, AXL, ST14, FAM20B, PROM2, CLDN3, ITGA7, MEGF10, SHISA2, GJC1, IFNGR1); the presence of ST14, CLDN3 and ITGA7 was validated by Western blot analysis. The surface labelling approach (2) enriched proteins previously not identified using the first approach (1). Potential general BC biomarkers were selected from surface proteins commonly identified from MDA-MB-231 and MCF7, but not identified in MCF10A EVs. Annotation with known BC disease associations from DisGeNET yielded 9 and 2 potential surface proteins on sEVs and mEVs, respectively. This study demonstrates the emerging role of EVs as a rich source of known and novel biomarkers which may be used for non-invasive detection of BC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».