單個外泌體表型分析是將免疫學與光學結合的一種新技術[1]。該技術先利用免疫識別將特定的外泌體進行捕獲分離，然后再對目標外泌體的表面標志物及內容物（如攜帶的蛋白質、RNA、DNA及細胞因子）進行定量分析，從而更加全面地反映外泌體的特性。借助單個外泌體表型分析技術，腫瘤學家可以更加深入的分析腫瘤相關的外泌體，以便更好的進行腫瘤的病理生理學研究、早期篩查、診斷以及臨床治療。
單個外泌體表型分析技術在短短兩年時間，備受廣大科研工作者的關注。本文收集了該技術在腫瘤研究領域的相關應用，以供參考。
Cell：大規(guī)模腫瘤外泌體蛋白組學研究，揭示可用于腫瘤檢測的新標志物
Hoshino等[2]通過檢測腫瘤、腫瘤周邊組織以及血清的外泌體蛋白質組，確定了來源于癌細胞的特定蛋白標記物。進一步分析癌癥病人和健康的組織和血清的外泌體蛋白質組，得出的檢測結果的特異性和準確性都達到了90%以上，且通過檢測血清外泌體的內容物可以對腫瘤種類進行判定。
其中，研究人員使用單個外泌體表型分析技術(Exoview)對來源于人血漿的外泌體進行分析，成功檢測到了攜帶moesin和β2-microglobulin蛋白的外泌體（圖1），并對其進行了定量分析。
圖1 人血漿外泌體蛋白表達分析
J Extracell Vesicles：蛋白質組學應用于惡性黑色素瘤外泌體亞群鑒定
研究表明，黑色素瘤來源的外泌體可以增強腫瘤代謝，且其攜帶的轉運蛋白可能用于臨床診斷。準確分辨外泌體亞型有助于理解外泌體在腫瘤微環(huán)境中的作用并確定癌癥的診斷標準。Crescitelli等[3]為了分辨代謝性黑色素瘤來源的外泌體亞型，開發(fā)了分離外泌體的方法，并對分離的外泌體亞型進行了分析。
其中，研究人員將來源于黑色素瘤組織的不同離心轉速分離出來的外泌體，分為large與small兩種。對兩種外泌體，ExoView和ELISA方法都檢測到了CD9，CD63和CD81三種蛋白標記物（圖2a&b）。而Exoview方法同時檢測出了來源于血小板的標記物CD41a，標志著樣本受到微量來源于血液的外泌體污染。
圖2 Exoview（a）與ELISA方法（b）檢測外泌體上的不同蛋白標記物
J Extracell Vesicles：表達整合蛋白的外泌體促進癌細胞增殖
整合蛋白是由α和β亞基組成的跨膜蛋白。50–150 nm的小外泌體（sEV）普遍含有多種整合蛋白。在腫瘤的發(fā)展過程中，整合蛋白的含量會發(fā)生變化，因此整合蛋白被認為可能與癌癥相關。其中，αVβ3整合蛋白在人正常前列腺細胞中表達量較低，而在前列腺癌（PrCa）細胞中高表達，有研究表明，αVβ3促進PrCa細胞對細胞外基質的粘附與侵入，但αVβ3在去勢抵抗性前列腺癌（CRPrCa，前列腺癌的一種亞型）的作用仍未有詳細研究。Quaglia等[4]發(fā)現(xiàn)，過表達αVβ3的CRPrCa細胞的sEV可促進腫瘤生長和神經內分泌分化，而不表達αVβ3的細胞的sEV則沒有這樣的效果。
其中，研究人員使用ExoView檢測分離出的sEV是否含有αVβ3。結果表明，對于能夠與αVβ3形成配體的蛋白標記物（除CD41）使用相應抗體而捕獲到的外泌體，均含有αVβ3（圖3）；而對于不與αVβ3形成配體的CD41則沒有檢測到含有αVβ3的外泌體。
圖3 檢測來源于CRPrCa細胞的含αVβ3的特異性外泌體數量
Cells：CD44糖蛋白在胃癌發(fā)生中的作用
CD44是一種跨膜糖蛋白，能夠介導細胞間與細胞-基質間相互作用，主要配體為透明質酸（HA）。研究表明，CD44與腫瘤的生長相關，其在腫瘤細胞中高表達，且CD44與HA的結合親和力高，因此納米載體常用HA做表面修飾以作為腫瘤細胞的靶向藥物載體。外泌體是天然的靶向信息傳遞載體，有研究在外泌體中檢測到CD44。H?rk?nen等[5]使用胃癌細胞MKN74研究了CD44表達對外泌體分泌，HA合成與腫瘤細胞生長的影響。結果表明，CD44促進了細胞表面和細胞間的HA形成，調控腫瘤微環(huán)境；CD44可改變外泌體的物理性質以及靶向性質。
其中，研究人員使用Exoview檢測了MKN74細胞的未經純化的培養(yǎng)基及分離純化后的外泌體中的含CD44以及其他標記物的含量。結果表明，相對于對照組，MOCK（CD44敲除）細胞組在未經純化的培養(yǎng)基及分離純化后的分泌外泌體的數量顯著降低。以上結果表示ExoView可以直接對復雜環(huán)境的培養(yǎng)基進行檢測，無需分離純化步驟，且檢測結果具有高特異性。
圖4 ExoView檢測表達不同蛋白標記物的外泌體數量
在以上的研究中，ExoView系統(tǒng)以高的靈敏度和特異性準確地檢測了體液與培養(yǎng)基中特定外泌體的含量。外泌體作為癌癥的早期診斷工具，以及應用外泌體載藥的治療方法，今后將成為癌癥診斷與治療研究的重要方向。ExoView將在今后的研究中，給出準確的實驗結果，助力人類攻克癌癥。
參考文獻：
[1] Scherr, S. M., Daaboul, G. G., Trueb, J., Sevenler, D., Fawcett, H., Goldberg, B., ... & U?nlu?, 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., L?sser, C., Jang, S. C., Cvjetkovic, A., Malmh?ll, C., Karimi, N., ... & L?tvall, 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] H?rk?nen, 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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