单个外泌体表型分析是将免疫学与光学完美结合的一种新技术[1]。该技术首先利用免疫识别将特定的外泌体进行捕获分离，然后再对目标外泌体的表面标志物及内容物（如携带的蛋白质、RNA、DNA及细胞因子）进行定量分析，从而更加全面地反映外泌体的特性。借助单个外泌体表型分析技术，肿瘤学家可以更加深入的分析肿瘤相关的外泌体，以便更好的进行肿瘤的病理生理学研究、早期筛查、诊断以及临床治疗。
单个外泌体表型分析技术在短短两年时间，备受广大科研工作者的关注。本文收集了该技术在肿瘤研究领域的相关应用，以供参考。
Cell：大规模肿瘤外泌体蛋白组学研究，揭示可用于肿瘤检测的新标志物
Hoshino等[2]通过检测肿瘤、肿瘤周边组织以及血清的外泌体蛋白质组，确定了来源于癌细胞的特定蛋白标记物。进一步分析癌症病人和健康的组织和血清的外泌体蛋白质组，得出的检测结果的特异性和准确性都达到了90%以上，且通过检测血清外泌体的内容物可以对肿瘤种类进行判定。
其中，研究人员使用单个外泌体表型分析技术(Exoview)对来源于人血浆的外泌体进行分析，成功检测到了携带moesin和β2-microglobulin蛋白的外泌体（图1），并对其进行了定量分析。
图1 人血浆外泌体蛋白表达分析
J Extracell Vesicles：蛋白质组学应用于恶性黑色素瘤外泌体亚群鉴定
研究表明，黑色素瘤来源的外泌体可以增强肿瘤代谢，且其携带的转运蛋白可能用于临床诊断。准确分辨外泌体亚型有助于理解外泌体在肿瘤微环境中的作用并确定癌症的诊断标准。Crescitelli等[3]为了分辨代谢性黑色素瘤来源的外泌体亚型，开发了分离外泌体的方法，并对分离的外泌体亚型进行了分析。
其中，研究人员将来源于黑色素瘤组织的不同离心转速分离出来的外泌体，分为large与small两种。对两种外泌体，ExoView和ELISA方法都检测到了CD9，CD63和CD81三种蛋白标记物（图2a&b）。而Exoview方法同时检测出了来源于血小板的标记物CD41a，标志着样本受到微量来源于血液的外泌体污染。
图2 Exoview（a）与ELISA方法（b）检测外泌体上的不同蛋白标记物
J Extracell Vesicles：表达整合蛋白的外泌体促进癌细胞增殖
整合蛋白是由α和β亚基组成的跨膜蛋白。50–150 nm的小外泌体（sEV）普遍含有多种整合蛋白。在肿瘤的发展过程中，整合蛋白的含量会发生变化，因此整合蛋白被认为可能与癌症相关。其中，αVβ3整合蛋白在人正常前列腺细胞中表达量较低，而在前列腺癌（PrCa）细胞中高表达，有研究表明，αVβ3促进PrCa细胞对细胞外基质的粘附与侵入，但αVβ3在去势抵抗性前列腺癌（CRPrCa，前列腺癌的一种亚型）的作用仍未有详细研究。Quaglia等[4]发现，过表达αVβ3的CRPrCa细胞的sEV可促进肿瘤生长和神经内分泌分化，而不表达αVβ3的细胞的sEV则没有这样的效果。
其中，研究人员使用ExoView检测分离出的sEV是否含有αVβ3。结果表明，对于能够与αVβ3形成配体的蛋白标记物（除CD41）使用相应抗体而捕获到的外泌体，均含有αVβ3（图3）；而对于不与αVβ3形成配体的CD41则没有检测到含有αVβ3的外泌体。
图3 检测来源于CRPrCa细胞的含αVβ3的特异性外泌体数量
Cells：CD44糖蛋白在胃癌发生中的作用
CD44是一种跨膜糖蛋白，能够介导细胞间与细胞-基质间相互作用，主要配体为透明质酸（HA）。研究表明，CD44与肿瘤的生长相关，其在肿瘤细胞中高表达，且CD44与HA的结合亲和力高，因此纳米载体常用HA做表面修饰以作为肿瘤细胞的靶向药物载体。外泌体是天然的靶向信息传递载体，有研究在外泌体中检测到CD44。Härkönen等[5]使用胃癌细胞MKN74研究了CD44表达对外泌体分泌，HA合成与肿瘤细胞生长的影响。结果表明，CD44促进了细胞表面和细胞间的HA形成，调控肿瘤微环境；CD44可改变外泌体的物理性质以及靶向性质。
其中，研究人员使用Exoview检测了MKN74细胞的未经纯化的培养基及分离纯化后的外泌体中的含CD44以及其他标记物的含量。结果表明，相对于对照组，MOCK（CD44敲除）细胞组在未经纯化的培养基及分离纯化后的分泌外泌体的数量显著降低。以上结果表示ExoView可以直接对复杂环境的培养基进行检测，无需分离纯化步骤，且检测结果具有极高特异性。
图4 ExoView检测表达不同蛋白标记物的外泌体数量
在以上的研究中，ExoView系统以极高的灵敏度和特异性准确地检测了体液与培养基中特定外泌体的含量。外泌体作为癌症的早期诊断工具，以及应用外泌体载药的治疗方法，今后将成为癌症诊断与治疗研究的重要方向。ExoView将在今后的研究中，给出准确的实验结果，助力人类最终攻克癌症。
参考文献
[1] Scherr, S. M., Daaboul, G. G., Trueb, J., Sevenler, D., Fawcett, H., Goldberg, B., ... & Ünlü, M. S. (2016). Real-time capture and visualization of individual viruses in complex media. ACS nano, 10(2), 2827-2833.
[2] Hoshino, A., Kim, H. S., Bojmar, L., Gyan, K. E., Cioffi, M., Hernandez, J., ... & Lyden, D. (2020). Extracellular vesicle and particle biomarkers define multiple human cancers. Cell, 182(4), 1044-1061.
[3] Crescitelli, R., Lässer, C., Jang, S. C., Cvjetkovic, A., Malmhäll, C., Karimi, N., ... & Lötvall, J. (2020). Subpopulations of extracellular vesicles from human metastatic melanoma tissue identified by quantitative proteomics after optimized isolation. Journal of extracellular vesicles, 9(1), 1722433.
[4] Quaglia, F., Krishn, S. R., Daaboul, G. G., Sarker, S., Pippa, R., Domingo-Domenech, J., ... & Languino, L. R. (2020). Small extracellular vesicles modulated by αVβ3 integrin induce neuroendocrine differentiation in recipient cancer cells. Journal of extracellular vesicles, 9(1), 1761072.
[5] Härkönen, K., Oikari, S., Kyykallio, H., Capra, J., Hakkola, S., Ketola, K., ... & Rilla, K. (2019). CD44s assembles hyaluronan coat on filopodia and extracellular vesicles and induces tumorigenicity of MKN74 gastric carcinoma cells. Cells, 8(3), 276.
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