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Proteomic Profiling of Serum Extracellular Vesicles Identifies Diagnostic Signatures and Therapeutic Targets in Breast Cancer

细胞外小泡 乳腺癌 仿形(计算机编程) 癌症 计算生物学 医学 病理 生物 内科学 计算机科学 细胞生物学 操作系统
作者
Ganfei Xu,Rui Huang,Reziya Wumaier,Jiacheng Lyu,Minjing Huang,Yaya Zhang,Qingjian Chen,Wenting Liu,Mengyu Tao,Junjian Li,Zhonghua Tao,Bo Yu,Erxiang Xu,Lingfeng Wang,Guoying Yu,Olivier Gires,Lei Zhou,Wei Zhu,Chen Ding,Hongxia Wang
出处
期刊:Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:84 (19): 3267-3285 被引量:51
标识
DOI:10.1158/0008-5472.can-23-3998
摘要

Analysis of extracellular vesicles (EV) is a promising noninvasive liquid biopsy approach for breast cancer detection, prognosis, and therapeutic monitoring. A comprehensive understanding of the characteristics and proteomic composition of breast cancer-specific EVs from human samples is required to realize the potential of this strategy. In this study, we applied a mass spectrometry-based, data-independent acquisition proteomic approach to characterize human serum EVs derived from patients with breast cancer (n = 126) and healthy donors (n = 70) in a discovery cohort and validated the findings in five independent cohorts. Examination of the EV proteomes enabled the construction of specific EV protein classifiers for diagnosing breast cancer and distinguishing patients with metastatic disease. Of note, TALDO1 was found to be an EV biomarker of distant metastasis of breast cancer. In vitro and in vivo analysis confirmed the role of TALDO1 in stimulating breast cancer invasion and metastasis. Finally, high-throughput molecular docking and virtual screening of a library consisting of 271,380 small molecules identified a potent TALDO1 allosteric inhibitor, AO-022, which could inhibit breast cancer migration in vitro and tumor progression in vivo. Together, this work elucidates the proteomic alterations in the serum EVs of breast cancer patients to guide the development of improved diagnosis, monitoring, and treatment strategies. Significance: Characterization of the proteomic composition of circulating extracellar vesicles in breast cancer patients identifies signatures for diagnosing primary and metastatic tumors and reveals tumor-promoting cargo that can be targeted to improve outcomes.
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