Proteomic analysis of ascitic extracellular vesicles describes tumour microenvironment and predicts patient survival in ovarian cancer

细胞外小泡 卵巢癌 微泡 癌症研究 肿瘤微环境 医学 细胞外 癌症 肿瘤科 生物 内科学 细胞生物学 生物化学 小RNA 基因
作者
Anna Kotrbová,Kristína Gömöryová,Antónia Mikulová,Hana Plešingerová,Stanislava Sladeček,Marek Kravec,Šárka Hrachovinová,David Potěšil,Garett Dunsmore,Camille Blériot,Mathilde Bied,Jan Kotouček,Markéta Bednaříková,Jitka Hausnerová,Luboš Minář,Igor Crha,Michal Felsinger,Zbyněk Zdráhal,Florent Ginhoux,Vít Weinberger
出处
期刊:Journal of extracellular vesicles [Taylor & Francis]
卷期号:13 (3): e12420-e12420 被引量:25
标识
DOI:10.1002/jev2.12420
摘要

High-grade serous carcinoma of the ovary, fallopian tube and peritoneum (HGSC), the most common type of ovarian cancer, ranks among the deadliest malignancies. Many HGSC patients have excess fluid in the peritoneum called ascites. Ascites is a tumour microenvironment (TME) containing various cells, proteins and extracellular vesicles (EVs). We isolated EVs from patients' ascites by orthogonal methods and analyzed them by mass spectrometry. We identified not only a set of 'core ascitic EV-associated proteins' but also defined their subset unique to HGSC ascites. Using single-cell RNA sequencing data, we mapped the origin of HGSC-specific EVs to different types of cells present in ascites. Surprisingly, EVs did not come predominantly from tumour cells but from non-malignant cell types such as macrophages and fibroblasts. Flow cytometry of ascitic cells in combination with analysis of EV protein composition in matched samples showed that analysis of cell type-specific EV markers in HGSC has more substantial prognostic potential than analysis of ascitic cells. To conclude, we provide evidence that proteomic analysis of EVs can define the cellular composition of HGSC TME. This finding opens numerous avenues both for a better understanding of EV's role in tumour promotion/prevention and for improved HGSC diagnostics.
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
1秒前
1秒前
1秒前
张钊于发布了新的文献求助10
1秒前
皮皮皮完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.4应助GL采纳,获得10
3秒前
林祥胜发布了新的文献求助20
3秒前
Yan发布了新的文献求助10
3秒前
小蘑菇应助仁爱晓兰采纳,获得30
3秒前
CodeCraft应助从不内卷采纳,获得10
4秒前
蓝天应助机智的幻梦采纳,获得10
4秒前
卷心菜研究所完成签到,获得积分10
4秒前
TL完成签到,获得积分10
4秒前
春秋蝉鸣发布了新的文献求助10
5秒前
Hezam发布了新的文献求助10
5秒前
万能图书馆应助happy采纳,获得10
5秒前
飞木发布了新的文献求助10
6秒前
corp_9完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
阿姜发布了新的文献求助10
6秒前
qoktay发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
king完成签到,获得积分10
8秒前
Hezam完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
Yi完成签到,获得积分10
9秒前
lalala发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
天天快乐应助小易采纳,获得10
10秒前
水波不兴完成签到 ,获得积分10
10秒前
耿耿完成签到,获得积分10
10秒前
无心的青寒完成签到,获得积分10
10秒前
Donger完成签到 ,获得积分10
11秒前
阿辉发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
阳光听云完成签到,获得积分20
11秒前
传奇3应助mirutio采纳,获得10
11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
日本現代怪異事典 副読本 700
Concise Introduction to Heritage Studies 650
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 650
Machine Learning for Asset Management and Pricing 600
Numerical analysis of the coupled atmosphere-ocean models (CAO II). II 600
Models for the coupled atmosphere and ocean 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7380170
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8987655
关于积分的说明 19115859
捐赠科研通 7019840
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3226675
关于科研通互助平台的介绍 2389982
邀请新用户注册赠送积分活动 2207494