β-Sheet Richness of the Circulating Tumor-Derived Extracellular Vesicles for Noninvasive Pancreatic Cancer Screening

细胞外小泡 生物标志物 癌症 胰腺癌 癌症生物标志物 蛋白质组学 胞外囊泡 癌症研究 病理 计算生物学 医学 微泡 生物 小RNA 内科学 生物化学 细胞生物学 基因
作者
Komila Rasuleva,Santhalingam Elamurugan,Aaron Bauer,Mdrakibhasan Khan,Qian Wen,Zhaofan Li,Preston D. Steen,Ang Guo,Wenjie Xia,S. Mathew,Rick J. Jansen,Dali Sun
出处
期刊:ACS Sensors [American Chemical Society]
卷期号:6 (12): 4489-4498 被引量:26
标识
DOI:10.1021/acssensors.1c02022
摘要

Tumor-derived extracellular vesicles (EVs) are under intensive study for their potential as noninvasive diagnosis biomarkers. Most EV-based cancer diagnostic assays trace supernumerary of a single cancer-associated marker or marker signatures. These types of biomarker assays are either subtype-specific or vulnerable to be masked by high background signals. In this study, we introduce using the β-sheet richness (BR) of the tumor-derived EVs as an effective way to discriminate EVs originating from malignant and nonmalignant cells, where EV contents are evaluated as a collective attribute rather than single factors. Circular dichroism, Fourier transform infrared spectroscopy, fluorescence staining assays, and a de novo workflow combining proteomics, bioinformatics, and protein folding simulations were employed to validate the collective attribute at both cellular and EV levels. Based on the BR of the tumorous EVs, we integrated immunoprecipitation and fluorescence labeling targeting the circulating tumor-derived EVs in serum and developed the process into a clinical assay, named EvIPThT. The assay can distinguish patients with and without malignant disease in a pilot cohort, with weak correlations to prognosis biomarkers, suggesting the potential for a cancer screening panel with existing prognostic biomarkers to improve overall performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
西西完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
范啦啦啦发布了新的文献求助30
1秒前
曾经曼梅发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
子衿完成签到,获得积分10
2秒前
肉山完成签到,获得积分10
2秒前
glacial完成签到,获得积分10
2秒前
小二郎应助dsfsd采纳,获得10
3秒前
3秒前
Orange应助pan采纳,获得10
4秒前
无花果应助wjw采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
英姑应助wjw采纳,获得10
4秒前
科研通AI6应助wjw采纳,获得10
4秒前
4秒前
十年完成签到 ,获得积分10
4秒前
慕青应助wjw采纳,获得10
4秒前
领导范儿应助wjw采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
cary发布了新的文献求助30
5秒前
整齐白秋完成签到 ,获得积分10
5秒前
顺利中发布了新的文献求助10
6秒前
李清竹发布了新的文献求助10
7秒前
开整吧发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
闪闪发布了新的文献求助10
7秒前
嘟嘟不啦啦完成签到 ,获得积分10
7秒前
李健应助wisher采纳,获得10
8秒前
顾矜应助拼搏的白玉采纳,获得10
8秒前
所所应助哈哈采纳,获得10
8秒前
不要慌完成签到 ,获得积分10
9秒前
曾经曼梅完成签到,获得积分10
9秒前
上官若男应助cyd采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
Building Quantum Computers 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
二氧化碳加氢催化剂——结构设计与反应机制研究 660
碳中和关键技术丛书--二氧化碳加氢 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5662021
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4840532
关于积分的说明 15098074
捐赠科研通 4820518
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2580000
邀请新用户注册赠送积分活动 1534212
关于科研通互助平台的介绍 1492878