Мультиформная глиобластома (ГБМ) — наиболее агрессивная первичная опухоль головного мозга, характеризующаяся крайне неблагоприятным прогнозом. Трудности в диагностике и мониторинге данного заболевания создают необходимость поиска минимально инвазивных подходов, среди которых перспективным направлением считается жидкостная биопсия. Данный обзор посвящен анализу результатов современных исследований, направленных на поиск циркулирующих белковых биомаркеров ГБМ в плазме и сыворотке крови. В качестве биомаркеров рассматриваются свободно циркулирующие белки плазмы крови и белки, находящиеся в составе внеклеточных везикул (ВнВ). В обзоре обобщены результаты работ, использующих для поиска белковых биомаркеров как иммунохимические методы, так и масс-спектрометрические подходы, а также представлен перечень выявленных потенциальных диагностических и прогностических биомаркеров. Анализ представленных в литературе работ показывает, что протеомный анализ, сосредоточенный на фракции ВнВ плазмы крови, существенно расширяет возможности поиска биомаркеров для неинвазивной диагностики и мониторинга ГБМ.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Химия
Мультиформная глиобластома (ГБМ) — наиболее распространённая злокачественная опухоль головного мозга, на долю которой приходится 48,6% первичных злокачественных опухолей центральной нервной системы (ЦНС) и 14,5% от всех опухолей ЦНС [1]. По гистологической структуре ГБМ представляют собой злокачественные опухоли астроцитарного происхождения. Особенностью ГБМ является неоднородность структуры опухолевой ткани: очаги некроза чередуются с плотными регионами пролиферирующей ткани, а также с регионами кистозной дегенерации и очагами кровоизлияний. Сами новообразования, как правило, единичны, имеют неправильную форму и возникают в белом веществе головного мозга [2]. ГБМ на сегодняшний день характеризуется крайне неблагоприятным прогнозом и высокой смертностью (медианное значение выживаемости составляет 15 месяцев) [1].
Список литературы
1. Grochans S., Cybulska A.M., Simińska D., Korbecki J., Kojder K., Chlubek D., Baranowska-Bosiacka I. (2022) Epidemiology of glioblastoma multiforme. Cancers (Basel), 14(10), 2412. DOI: 10.3390/cancers14102412
2. Hanif F., Muzaffar K., Perveen K., Malhi S.M., Simjee S.U. (2017) Glioblastoma multiforme: a review of its epidemiology and pathogenesis through clinical presentation and treatment. Asian Pacific J. Cancer Prev., 18(1), 3-9. DOI: 10.22034/APJCP.2017.18.1.3
3. Tan A.C., Ashley D.M., López G.Y., Malinzak M., Friedman H.S., Khasraw M. (2020) Management of glioblastoma: state of the art and future directions. CA Cancer J. Clin., 70(4), 299-312. DOI: 10.3322/caac.21613
4. Ahmed R., Oborski M.J., Hwang M., Lieberman F.S., Mountz J.M. (2014) Malignant gliomas: current perspectives in diagnosis, treatment, and early response assessment using advanced quantitative imaging methods. Cancer Manag. Res., 24(6), 149-170. DOI: 10.2147/CMAR.S54726
5. Ronvaux L., Riva M., Coosemans A., Herzog M., Rommelaere G., Donis N., d’Hondt L., Douxfils J. (2022) Liquid biopsy in glioblastoma. Cancers (Basel), 14(14), 3394. DOI: 10.3390/cancers14143394
6. Gilard V., Tebani A., Dabaj I., Laquèrriere A., Fontanilles M., Derrey S., Marret S., Bekri S. (2021) Diagnosis and management of glioblastoma: a comprehensive perspective. J. Pers. Med., 11(4), 258. DOI: 10.3390/jpm11040258
7. Seyhan A.A. (2024) Circulating liquid biopsy biomarkers in glioblastoma: advances and challenges. Int. J. Mol. Sci., 25(14), 7974. DOI: 10.3390/ijms25147974
8. Eibl R.H., Schneemann M. (2023) Liquid biopsy and glioblastoma. Explor. Target Antitumor Ther., 4(1), 28-41. DOI: 10.37349/etat.2023.00121
9. Jones J., Nguyen H., Drummond K., Morokoff A. (2021) Circulating biomarkers for glioma: a review. Neurosurgery, 88(3), E221-E230. DOI: 10.1093/neuros/nyaa540
10. Mo F., Pellerino A., Soffietti R., Rudà R. (2021) Blood-brain barrier in brain tumors: biology and clinical relevance. Int. J. Mol. Sci., 22(23), 12654. DOI: 10.3390/ijms222312654
11. Constanzo F., Teixeira B.C.A., Sens P., Smaili H., Escuissato D.L., Ramina R. (2023) Perfusion-weighted imaging in vestibular schwannoma: the influence that cystic status and tumor size have on perfusion profiles. Radiol. Bras., 56(2), 67-74. DOI: 10.1590/0100-3984.2022.0035
12. Wu S.-K., Tsai C.-L., Huang Y., Hynynen K. (2021) Focused ultrasound and microbubbles-mediated drug delivery to brain tumor. Pharmaceutics, 13(1), 15. DOI: 10.3390/pharmaceutics13010015
13. Arvanitis C.D., Ferraro G.B., Jain R.K. (2020) The blood-brain barrier and blood-tumour barrier in brain tumours and metastases. Nat. Rev. Cancer, 20(1), 26-41. DOI: 10.1038/s41568-019-0205-x
14. Upton D.H., Ung C., George S.M., Tsoli M., Kavallaris M., David S. (2022) Challenges and opportunities to penetrate the blood-brain barrier for brain cancer therapy. Theranostics, 12(10), 4734-4752. DOI: 10.7150/thno.69682
15. Digiovanni S., Lorenzati M., Bianciotto O.T., Godel M., Fontana S., Akman M., Costamagna C., Couraud P.-O., Buffo A., Kopecka J., Riganti C., Salaroglio I.C. (2024) Blood-brain barrier permeability increases with the differentiation of glioblastoma cells in vitro. Fluids Barriers CNS, 21, 89. DOI: 10.1186/s12987-024-00590-0
16. Solier C., Langen H. (2014) Antibody-based proteomics and biomarker research - current status and limitations. Proteomics, 14(6), 774-783. DOI: 10.1002/pmic.201300334
17. Carlsson A., Persson O., Ingvarsson J., Widegren B., Salford L., Borrebaeck C.A.K., Wingren C. (2010) Plasma proteome profiling reveals biomarker patterns associated with prognosis and therapy selection in glioblastoma multiforme patients. Proteomics Clin. Appl., 4(6-7), 591-602. DOI: 10.1002/prca.200900173
18. Ahir B.K., Engelhard H.H., Lakka S.S. (2020) Tumor development and angiogenesis in adult brain tumor: glioblastoma. Mol. Neurobiol., 57(5), 2461-2478. DOI: 10.1007/s12035-020-01892-8
19. Xu C., Wu X., Zhu J. (2013) VEGF promotes proliferation of human glioblastoma multiforme stem-like cells through VEGF receptor 2. Sci. World J., 2013, 417413. DOI: 10.1155/2013/417413
20. Meier C., Brieger A. (2025) The role of IL-8 in cancer development and its impact on immunotherapy resistance. Eur. J. Cancer, 218, 115267. DOI: 10.1016/j.ejca.2025.115267
21. McClelland S., Maxwell P.J., Branco C., Barry S.T., Eberlein C., LaBonte M.J. (2024) Targeting IL-8 and its receptors in prostate cancer: inflammation, stress response, and treatment resistance. Cancers (Basel), 16(16), 2797. DOI: 10.3390/cancers16162797
22. Urbantat R.M., Vajkoczy P., Brandenburg S. (2021) Advances in chemokine signaling pathways as therapeutic targets in glioblastoma. Cancers (Basel), 13(12), 2983. DOI: 10.3390/cancers13122983
23. Elstner A., Stockhammer F., Nguyen-Dobinsky T.-N., Nguyen Q.L., Pilgermann I., Gill A., Guhr A., Zhang T., von Eckardstein K., Picht T., Veelken J., Martuza R.L., von Deimling A., Kurtz A. (2011) Identification of diagnostic serum protein profiles of glioblastoma patients. J. Neurooncol., 102(1), 71-80. DOI: 10.1007/s11060-010-0284-8
24. Jung C.S., Foerch C., Schänzer A., Heck A., Plate K.H., Seifert V., Steinmetz H., Raabe A., Sitzer M. (2007) Serum GFAP is a diagnostic marker for glioblastoma multiforme. Brain, 130(12), 3336-3341. DOI: 10.1093/brain/awm263
25. Tichy J., Spechtmeyer S., Mittelbronn M., Hattingen E., Rieger J., Senft C., Foerch C. (2015) Prospective evaluation of serum glial fibrillary acidic protein (GFAP) as a diagnostic marker for glioblastoma. J. Neurooncol., 126(2), 361-369. DOI: 10.1007/s11060-015-1978-8
26. Kiviniemi A., Gardberg M., Frantzén J., Parkkola R., Vuorinen V., Pesola M., Minn H. (2015) Serum levels of GFAP and EGFR in primary and recurrent high-grade gliomas: correlation to tumor volume, molecular markers, and progression-free survival. J. Neurooncol., 124(2), 237-245. DOI: 10.1007/s11060-015-1829-7
27. Iwamoto F.M., Hottinger A.F., Karimi S., Riedel E., Dantis J., Jahdi M., Panageas K.S., Lassman A.B., Abrey L.E., Fleisher M., DeAngelis L.M., Holland E.C., Hormigo A. (2011) Serum YKL-40 is a marker of prognosis and disease status in high-grade gliomas. Neuro. Oncol., 13(11), 1244-1251. DOI: 10.1093/neuonc/nor117
28. Bernardi D., Padoan A., Ballin A., Sartori M.T., Manara R., Scienza R., Plebani M., Della Puppa A. (2012) Serum YKL-40 following resection for cerebral glioblastoma. J. Neurooncol., 107(2), 299-305. DOI: 10.1007/s11060-011-0762-7
29. Shao R. (2013) YKL-40 acts as an angiogenic factor to promote tumor angiogenesis. Front. Physiol., 4(122), 122. DOI: 10.3389/fphys.2013.00122
30. Francescone R.A., Scully S., Faibish M., Taylor S.L., Oh D., Moral L., Yan W., Bentley B., Shao R. (2011) Role of YKL-40 in the angiogenesis, radioresistance, and progression of glioblastoma. J. Biol. Chem., 286(17), 15332-15343. DOI: 10.1074/jbc.M110.212514
31. Francescone R., Ngernyuang N., Yan W., Bentley B., Shao R. (2014) Tumor-derived mural-like cells coordinate with endothelial cells: role of YKL-40 in mural cell-mediated angiogenesis. Oncogene, 33(16), 2110-2122. DOI: 10.1038/onc.2013.160
32. Boisen M.K., Holst C.B., Consalvo N., Chinot O.L., Johansen J.S. (2018) Plasma YKL-40 as a biomarker for bevacizumab efficacy in patients with newly diagnosed glioblastoma in the phase 3 randomized AVAglio trial. Oncotarget, 9(6), 6752-6762. DOI: 10.18632/oncotarget.22886
33. Shao R., Francescone R., Ngernyuang N., Bentley B., Taylor S.L., Moral L., Yan W. (2014) Anti-YKL-40 antibody and ionizing irradiation synergistically inhibit tumor vascularization and malignancy in glioblastoma. Carcinogenesis, 35(2), 373-382. DOI: 10.1093/carcin/bgt380
34. Lin Y., Wang J.F., Gao G.Z., Zhang G.Z., Wang F.L., Wang Y.J. (2013) Plasma levels of tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-1 correlate with diagnosis and prognosis of glioma patients. Chin. Med. J., 126(22), 4295-4300. issn.0366-6999.20131765. DOI: 10.3760/cma.j
35. Ramachandran R.K., Swrensen M.D., Aaberg-Jessen C., Hermansen S.K., Kristensen B.W. (2017) Expression and prognostic impact of matrix metalloproteinase-2 (MMP-2) in astrocytomas. PLOS One, 12(2), e0172234. DOI: 10.1371/journal.pone.0172234
36. Aaberg-Jessen C., Halle B., Jensen S.S., Müller S., Rømer U.M., Pedersen C.B., Brünner N., Kristensen B.W. (2016) Comparative studies of TIMP-1 immunohistochemistry, TIMP-1 FISH analysis and plasma TIMP-1 in glioblastoma patients. J. Neurooncol., 130(3), 439-448. DOI: 10.1007/s11060-016-2252-4
37. Taheri E., Raeeszadeh-Sarmazdeh M. (2025) Effect of TIMPs and their minimally engineered variants in blocking invasion and migration of brain cancer cells. Oncotarget, 16, 118-130. DOI: 10.18632/oncotarget.28691
38. Zupancic K., Blejec A., Herman A., Veber M., Verbovsek U., Korsic M., Knezevic M., Rozman P., Turnsek T.L., Gruden K., Motaln H. (2014) Identification of plasma biomarker candidates in glioblastoma using an antibody-array-based proteomic approach. Radiol. Oncol., 48(3), 257-266. DOI: 10.2478/raon-2014-0014
39. Du M., Feng J., Tao Y., Pan Q., Chen F. (2021) GNAO1 as a novel predictive biomarker for late relapse in hepatocellular carcinoma. J. Healthc. Eng., 2021, 7631815. DOI: 10.1155/2021/7631815
40. Sun B., Wang G., Chen G., Zhang Y., Yang R., Hua H., Li Y., Feng H. (2025) GNAO1 overexpression promotes neural differentiation of glioma stem-like cells and reduces tumorigenicity through TRIM21/CREB/HES1 axis. Oncogene, 44(7), 450-461. DOI: 10.1038/s41388-024-03234-7
41. Geyer P.E., Holdt L.M., Teupser D., Mann M. (2017) Revisiting biomarker discovery by plasma proteomics. Mol. Syst. Biol., 13(9), 942. DOI: 10.15252/msb.20156297
42. Rehiman S.H., Lim S.M., Neoh C.F., Majeed A.B.A., Chin A.-V., Tan M.P., Kamaruzzaman S.B., Ramasamy K. (2020) Proteomics as a reliable approach for discovery of blood-based Alzheimer’s disease biomarkers: a systematic review and meta-analysis. Ageing Res. Rev., 60, 101066. DOI: 10.1016/j.arr.2020.101066
43. Gollapalli K., Ray S., Srivastava R., Renu D., Singh P., Dhali S., Bajpai Dikshit J., Srikanth R., Moiyadi A., Srivastava S. (2012) Investigation of serum proteome alterations in human glioblastoma multiforme. Proteomics, 12(14), 2378-2390. DOI: 10.1002/pmic.201200002
44. Miyauchi E., Furuta T., Ohtsuki S., Tachikawa M., Uchida Y., Sabit H., Obuchi W., Baba T., Watanabe M., Terasaki T., Nakada M. (2018) Identification of blood biomarkers in glioblastoma by SWATH mass spectrometry and quantitative targeted absolute proteomics. PLOS One, 13(3), e0193799. DOI: 10.1371/journal.pone.0193799
45. Furuta T., Sugita Y., Komaki S., Ohshima K., Morioka M., Uchida Y., Tachikawa M., Ohtsuki S., Terasaki T., Nakada M. (2020) The multipotential of leucine-rich α-2 glycoprotein 1 as a clinicopathological biomarker of glioblastoma. J. Neuropathol. Exp. Neurol., 79(8), 873-879. DOI: 10.1093/jnen/nlaa058
46. Furuta T., Miyoshi H., Moritsubo M., Nakajima R., Negoto T., Nakamura H., Morioka M., Uchida Y., Ohtsuki S., Nakada M. (2025) Biological role and clinicopathological significance of leucine-rich α-2 glycoprotein 1 in the glioblastoma microenvironment. J. Neuropathol. Exp. Neurol., 84(8), 707-714. DOI: 10.1093/jnen/nlaf049
47. Kumar D.M., Thota B., Shinde S.V., Prasanna K.V., Hegde A.S., Arivazhagan A., Chandramouli B.A., Santosh V., Somasundaram K. (2010) Proteomic identification of haptoglobin α2 as a glioblastoma serum biomarker: implications in cancer cell migration and tumor growth. J. Proteome Res., 9(11), 5557-5567. DOI: 10.1021/pr1001737
48. Ронжина Н.Л., Зорина Е.С., Завьялова М.Г., Легина О.К., Нарыжный С.Н. (2024) Вариабельность протеоформ бета-цепи гаптоглобина. Биомедицинская химия, 70(2), 114-124. DOI: 10.18097/PBMC20247002114
Ronzhina N.L., Zorina E.S., Zavialova M.G., Legina O.K., Naryzhny S.N. (2024) Variability of haptoglobin beta-chain proteoforms. Biomeditsinskaya Khimiya, 70(2), 114-124.
49. Naryzhny S., Ronzhina N., Zorina E., Kabachenko F., Zavialova M., Zgoda V., Klopov N., Legina O., Pantina R. (2021) Evaluation of haptoglobin and its proteoforms as glioblastoma markers. Int. J. Mol. Sci., 22(12), 6533. DOI: 10.3390/ijms22126533
50. Odiase P., Ma J., Ranganathan S., Ogunkua O., Turner W.B., Marshall D., Ochieng J. (2024) The role of fetuin-A in tumor cell growth, prognosis, and dissemination. Int. J. Mol. Sci., 25(23), 12918. DOI: 10.3390/ijms252312918
51. Petrik V., Saadoun S., Loosemore A., Hobbs J., Opstad K.S., Sheldon J., Tarelli E., Howe F.A., Bell B.A., Papadopoulos M.C. (2008) Serum α2-HS glycoprotein predicts survival in patients with glioblastoma. Clin. Chem., 54(4), 713-722. DOI: 10.1373/clinchem.2007.096792
52. Petushkova N.A., Zgoda V.G., Pyatnitskiy M.A., Larina O.V., Teryaeva N.B., Potapov A.A., Lisitsa A.V. (2017) Post-translational modifications of FDA-approved plasma biomarkers in glioblastoma samples. PLOS One, 12(5), e0177427. DOI: 10.1371/journal.pone.0177427
53. van Linde M.E., van der Mijn J.C., Pham T.V., Knol J.C., Wedekind L.E., Hovinga K.E., Aliaga E.S., Buter J., Jimenez C.R., Reijneveld J.C., Verheul H.M.W. (2016) Evaluation of potential circulating biomarkers for prediction of response to chemoradiation in patients with glioblastoma. J. Neurooncol., 129(2), 221-230. DOI: 10.1007/s11060-016-2178-x
54. Ponomarenko E.A., Poverennaya E.V., Ilgisonis E.V., Pyatnitskiy M.A., Kopylov A.T., Zgoda V.G., Lisitsa A.V., Archakov A.I. (2016) The size of the human proteome: the width and depth. Int. J. Anal. Chem., 2016, 7436849. DOI: 10.1155/2016/7436849
55. Gautam P., Nair S.C., Gupta M.K., Sharma R., Polisetty R.V., Chandak G.R., Harsha H.C., Sirdeshmukh R. (2012) Proteins with altered levels in plasma from glioblastoma patients as revealed by iTRAQ-based quantitative proteomic analysis. PLOS One, 7(9), e46153. DOI: 10.1371/journal.pone.0046153
56. Ji Q., Li Z., Guo Y., Zhang X. (2024) S100A9, as a potential predictor of prognosis and immunotherapy response for GBM, promotes the malignant progression of GBM cells and migration of M2 macrophages. Aging (Albany N.Y.), 16(15), 11513-11534. DOI: 10.18632/aging.205949
57. Kalluri R. (2016) The biology and function of exosomes in cancer. J. Clin. Invest., 126(4), 1208-1215. DOI: 10.1172/JCI81135
58. El Andaloussi S., Mäger I., Breakefield X.O., Wood M.J.A. (2013) Extracellular vesicles: biology and emerging therapeutic opportunities. Nat. Rev. Drug Discov., 12(5), 347-357. DOI: 10.1038/nrd3978
59. Kalluri R. (2024) The biology and function of extracellular vesicles in immune response and immunity. Immunity, 57(8), 1752-1768. DOI: 10.1016/j.immuni.2024.07.009
60. Chiaradia E., Tancini B., Emiliani C., Delo F., Pellegrino R.M., Tognoloni A., Urbanelli L., Buratta S. (2021) Extracellular vesicles under oxidative stress conditions: biological properties and physiological roles. Cells, 10(7), 1763. DOI: 10.3390/cells10071763
61. Keshtkar S., Azarpira N., Ghahremani M.H. (2018) Mesenchymal stem cell-derived extracellular vesicles: novel frontiers in regenerative medicine. Stem Cell Res. Ther., 9, 63. DOI: 10.1186/s13287-018-0791-7
62. Maacha S., Bhat A.A., Jimenez L., Raza A., Haris M., Uddin S., Grivel J.-C. (2019) Extracellular vesiclesmediated intercellular communication: roles in the tumor microenvironment and anti-cancer drug resistance. Mol. Cancer, 18, 55. DOI: 10.1186/s12943-019-0965-7
63. Ortiz A. (2021) Extracellular vesicles in cancer progression. Semin. Cancer Biol., 76(3), 139-142. DOI: 10.1016/j.semcancer.2021.05.032
64. Marar C., Starich B., Wirtz D. (2021) Extracellular vesicles in immunomodulation and tumor progression. Nat. Immunol., 22(5), 560-570. DOI: 10.1038/s41590-021-00899-0
65. Zhang C., Qin C., Dewanjee S., Bhattacharya H., Chakraborty P., Jha N.K., Gangopadhyay M., Jha S.K., Liu Q. (2024) Tumor-derived small extracellular vesicles in cancer invasion and metastasis: molecular mechanisms, and clinical significance. Mol. Cancer, 23, 18. DOI: 10.1186/s12943-024-01932-0
66. Ramos-Zaldívar H.M., Polakovicova I., Salas-Huenuleo E., Corvalán A.H., Kogan M.J., Yefi C.P., Andia M.E. (2022) Extracellular vesicles through the blood-brain barrier: a review. Fluids Barriers CNS, 19, 60. DOI: 10.1186/s12987-022-00359-3
67. Saint-Pol J., Gosselet F., Duban-Deweer S., Pottiez G., Karamanos Y. (2020) Targeting and crossing the blood-brain barrier with extracellular vesicles. Cells, 9(4), 851. DOI: 10.3390/cells9040851
68. Kalluri R., McAndrews K.M. (2023) The role of extracellular vesicles in cancer. Cell, 186(8), 1610-1626. DOI: 10.1016/j.cell.2023.03.010
69. Li J., He X., Deng Y., Yang C. (2019) An update on isolation methods for proteomic studies of extracellular vesicles in biofluids. Molecules, 24(19), 3516. DOI: 10.3390/molecules24193516
70. Sidhom K., Obi P.O., Saleem A. (2020) A review of exosomal isolation methods: is size exclusion chromatography the best option? Int. J. Mol. Sci., 21(18), 6466. DOI: 10.3390/ijms21186466
71. Veerman R.E., Teeuwen L., Czarnewski P., Güclüler Akpinar G., Sandberg A.S., Cao X., Pernemalm M., Orre L.M., Gabrielsson S., Eldh M. (2021) Molecular evaluation of five different isolation methods for extracellular vesicles reveals different clinical applicability and subcellular origin. J. Extracell. Vesicles, 10(9), e12128. DOI: 10.1002/jev2.12128
72. Xiao J. (2023) Updated methods of extracellular vesicles isolation. Adv. Exp. Med. Biol., 1418, 3-14. DOI: 10.1007/978-981-99-1443-2_1
73. Suresh P.S., Zhang Q. (2025) Comprehensive comparison of methods for isolation of extracellular vesicles from human plasma. J. Proteome Res., 24(6), 2956-2967. DOI: 10.1021/acs.jproteome.5c00149
74. Welsh J.A., Goberdhan D.C.I., O’Driscoll L., Buzas E.I., Blenkiron C., Bussolati B., Cai H., di Vizio D., Driedonks T.A.P., Erdbrügger U., Falcon-Perez J.M., Fu Q.L., Hill A.F., Lenassi M., Lim S.K., Mahoney M.G., Mohanty S., Möller A., Nieuwland R., Ochiya T., Sahoo S., Torrecilhas A.C., Zheng L., Zijlstra A., Abuelreich S., Bagabas R., Bergese P., Bridges E.M., Brucale M., Burger D., Carney R.P., Cocucci E., Crescitelli R., Hanser E., Harris A.L., Haughey N.J., Hendrix A., Ivanov A.R., Jovanovic-Talisman T., Kruh-Garcia N.A., Ku’ulei-Lyn Faustino V., Kyburz D., Lässer C., Lennon K.M., Lötvall J., Maddox A.L., Martens-Uzunova E.S., Mizenko R.R., Newman L.A., Ridolfi A., Rohde E., Rojalin T., Rowland A., Saftics A., Sandau U.S., Saugstad J.A., Shekari F., Swift S., Ter-Ovanesyan D., Tosar J.P., Useckaite Z., Valle F., Varga Z., van der Pol E., van Herwijnen M.J.C., Wauben M.H.M., Wehman A.M., Williams S., Zendrini A., Zimmerman A.J.; MISEV Consortium; Théry C., Witwer K.W. (2024) Minimal information for studies of extracellular vesicles (MISEV2023): from basic to advanced approaches. J. Extracell. Vesicles, 13(2), e12404. DOI: 10.1002/jev2.12404
75. Lane R., Simon T., Vintu M., Solkin B., Koch B., Stewart N., Benstead-Hume G., Pearl F.M.G., Critchley G., Stebbing J., Giamas G. (2019) Cell-derived extracellular vesicles can be used as a biomarker reservoir for glioblastoma tumor subtyping. Commun. Biol., 2, 315. DOI: 10.1038/s42003-019-0560-x
76. Binda E., Visioli A., Giani F., Trivieri N., Palumbo O., Restelli S., Dezi F., Mazza T., Fusilli C., Legnani F., Carella M., di Meco F., Duggal R., Vescovi A.L. (2017) Wnt5a drives an invasive phenotype in human glioblastoma stem-like cells. Cancer Res., 77(4), 996-1007. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-16-1693
77. Guo S.-K., Shen M.-F., Yao H.-W., Liu Y.-S. (2018) Enhanced expression of TGFBI promotes the proliferation and migration of glioma cells. Cell. Physiol. Biochem., 49(3), 1097-1109. DOI: 10.1159/000493293
78. Peng P., Zhu H., Liu D., Chen Z., Zhang X., Guo Z., Dong M., Wan L., Zhang P., Liu G., Zhang S., Dong F., Hu F., Cheng F., Huang S., Guo D., Zhang B., Yu X., Wan F. (2022) TGFBI secreted by tumor-associated macrophages promotes glioblastoma stem cell-driven tumor growth via integrin αvβ5-Src-Stat3 signaling. Theranostics, 12(9), 4221-4236. DOI: 10.7150/THNO.69605
79. Zhang Y., Xiao X., Yang G., Jiang X., Jiao S., Nie Y., Zhang T. (2025) STAT3/TGFBI signaling promotes the temozolomide resistance of glioblastoma through upregulating glycolysis by inducing cellular senescence. Cancer Cell Int., 25, 127. DOI: 10.1186/s12935-025-03770-6
80. Chédeville A.L., Lourdusamy A., Monteiro A.R., Hill R., Madureira P.A. (2020) Investigating glioblastoma response to hypoxia. Biomedicines, 8(9), 310. DOI: 10.3390/biomedicines8090310
81. Codó P., Weller M., Kaulich K., Schraivogel D., Silginer M., Reifenberger G., Meister G., Roth P. (2016) Control of glioma cell migration and invasiveness by GDF-15. Oncotarget, 7(7), 7732-7746. DOI: 10.18632/oncotarget.6816 ▼ Контекст
82. Bentaberry-Rosa A., Nicaise Y., Delmas C., Gouazé-Andersson V., Cohen-Jonathan-Moyal E., Seva C. (2024) Overexpression of growth differentiation factor 15 in glioblastoma stem cells promotes their radioresistance. Cancers (Basel), 16(1), 27. DOI: 10.3390/cancers16010027
83. Naryzhny S., Volnitskiy A., Kopylov A., Zorina E., Kamyshinsky R., Bairamukov V., Garaeva L., Shlikht A., Shtam T. (2020) Proteome of glioblastoma-derived exosomes as a source of biomarkers. Biomedicines, 8(7), 216. DOI: 10.3390/biomedicines8070216
84. Нарыжный С.Н., Ронжина Н.Л., Майнскова М.А., Белякова Н.В., Пантина Р.А., Филатов М.В. (2014) Разработка штрих-кода и получение белкового профиля глиобластомы. Биомедицинская химия, 60(3), 308-321. DOI: 10.18097/PBMC20146003308
Naryzhny S.N., Ronzhina N.L., Mainskova M.A., Belyakova N.V., Pantina R.A., Filatov M.V. (2014) Development of barcode and proteome profiling of glioblastoma. Biomeditsinskaya Khimiya, 60(3), 308-321.
85. Anastasi F., Greco F., Dilillo M., Vannini E., Cappello V., Baroncelli L., Costa M., Gemmi M., Caleo M., McDonnell L.A. (2020) Proteomics analysis of serum small extracellular vesicles for the longitudinal study of a glioblastoma multiforme mouse model. Sci. Rep., 10, 20498. DOI: 10.1038/s41598-020-77535-8
86. Greco F., Anastasi F., Pardini L.F., Dilillo M., Vannini E., Baroncelli L., Caleo M., McDonnell L.A. (2021) Longitudinal bottom-up proteomics of serum, serum extracellular vesicles, and cerebrospinal fluid reveals candidate biomarkers for early detection of glioblastoma in a murine model. Molecules, 26(19), 5992. DOI: 10.3390/molecules26195992
87. Indira Chandran V., Welinder C., Mansson A.S., Offer S., Freyhult E., Pernemalm M., Lund S.M., Pedersen S., Lehtio J., Marko-Varga G., Johansson M.C., Englund E., Sundgren P.C., Belting M. (2019) Ultrasensitive immunoprofiling of plasma extracellular vesicles identifies syndecan-1 as a potential tool for minimally invasive diagnosis of glioma. Clin. Cancer Res., 25(10), 3115-3127. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-18-2946
88. Luce A., Abate M., Scognamiglio G., Montella M., Iervolino D., Campione S., di Mauro A., Sepe O., Gigantino V., Tathode M.S., Ferrara G., Monaco R., de Dominicis G., Misso G., Gentile V., Franco R., Zappavigna S., Caraglia M. (2024) Immune cell infiltration and inflammatory landscape in primary brain tumours. J. Transl. Med., 22, 521. DOI: 10.1186/s12967-024-05309-1
89. Zheng W., Chen Q., Liu H., Zeng L., Zhou Y., Liu X., Bai Y., Zhang J., Pan Y., Shao C. (2023) SDC1-dependent TGM2 determines radiosensitivity in glioblastoma by coordinating EPG5-mediated fusion of autophagosomes with lysosomes. Autophagy, 19(3), 839-857. DOI: 10.1080/15548627.2022.2105562
90. Zeng L., Zheng W., Liu X., Zhou Y., Jin X., Xiao Y., Bai Y., Pan Y., Zhang J., Shao C. (2023) SDC1-TGM2-FLOT1-BHMT complex determines radio sensitivity of glioblastoma by influencing the fusion of autophagosomes with lysosomes. Theranostics, 13(11), 3725-3743. DOI: 10.7150/thno.81999
91. Osti D., del Bene M., Rappa G., Santos M., Matafora V., Richichi C., Faletti S., Beznoussenko G.V., Mironov A., Bachi A., Fornasari L., Bongetta D., Gaetani P., DiMeco F., Lorico A., Pelicci G. (2019) Clinical significance of extracellular vesicles in plasma from glioblastoma patients. Clin. Cancer Res., 25(1), 266-276. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-18-1941
92. Zhu H., Yu X., Zhang S., Shu K. (2021) Targeting the complement pathway in malignant glioma microenvironments. Front. Cell Dev. Biol., 9, 657472. DOI: 10.3389/FCELL.2021.657472
93. Hallal S., Azimi A., Wei H., Ho N., Lee M.Y.T., Sim H.-W., Sy J., Shivalingam B., Buckland M.E., Alexander-Kaufman K.L. (2020) A comprehensive proteomic SWATH-MS workflow for profiling blood extracellular vesicles: a new avenue for glioma tumour surveillance. Int. J. Mol. Sci., 21(13), 4754. DOI: 10.3390/ijms21134754
94. Mallawaaratchy D.M., Hallal S., Russell B., Ly L., Ebrahimkhani S., Wei H., Christopherson R.I., Buckland M.E., Kaufman K.L. (2017) Comprehensive proteome profiling of glioblastoma-derived extracellular vesicles identifies markers for more aggressive disease. J. Neurooncol., 131(2), 233-244. DOI: 10.1007/s11060-016-2298-3
95. Liu G., Zhang P., Chen S., Chen Z., Qiu Y., Peng P., Huang W., Cheng F., Zhang Y., Li H., Xiao Q., Mao F., Wang B., Jiang X., Wan F., Guo D., Yu X. (2023) FAM129A promotes self-renewal and maintains invasive status via stabilizing the Notch intracellular domain in glioma stem cells. Neuro. Oncol., 25(10), 1788-1801. DOI: 10.1093/neuonc/noad079
96. Шушкова Н.А., Вавилов Н.Э., Новикова С.Е., Фарафонова Т.Е., Тихонова О.В., Лияо Пао-чи, Згода В.Г. (2018) Количественный протеомный анализ экзосом крови человека. Биомедицинская химия, 64(6), 496-504. DOI: 10.18097/PBMC20186406496
Shushkova N.A., Vavilov N.E., Novikova S.E., Farafonova T.E., Tikhonova O.V., Liao P.-C., Zgoda V.G. (2018) Quantitative proteomics of human blood exosomes. Biomeditsinskaya Khimiya, 64(6), 496-504.
97. Henry N.L., Hayes D.F. (2012) Cancer biomarkers. Mol. Oncol., 6(2), 140-146. DOI: 10.1016/j.molonc.2012.01.010
98. Novikova S.E., Soloveva N.A., Farafonova T.E., Tikhonova O.V., Liao P.-C., Zgoda V.G. (2021) Proteomic signature of extracellular vesicles for lung cancer recognition. Molecules, 26(20), 6145. DOI: 10.3390/molecules26206145
99. Soloveva N., Novikova S., Farafonova T., Tikhonova O., Zgoda V. (2023) Proteomic signature of extracellular vesicles associated with colorectal cancer. Molecules, 28(10), 4227. DOI: 10.3390/molecules28104227
100. Soloveva N., Novikova S., Farafonova T., Tikhonova O., Zgoda V. (2025) Secretome and proteome of extracellular vesicles provide protein markers of lung and colorectal cancer. Int. J. Mol. Sci., 26(3), 1016.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Использование in silico подходов для оценки потенциальных нежелательных реакций новых фармацевтических субстанций позволяет уменьшить риски, а также финансовые и временные затраты, связанные с разработкой лекарственных средств. С помощью разработанного нами ранее метода выявления химических мотивов, ассоциированных с определёнными типами нежелательной биологической активности, мы оценили “off-target” токсичность клинически исследуемых фармацевтических субстанций, чтобы оценить потенциальные риски их дальнейшего исследования и использования в клинической практике. Для этого созданы структурные фрагменты, высокоспецифичные для ингибиторов рецептора эпидермального фактора роста и дипептидилпептидазы 4 — двух молекулярных мишеней, ассоциированных с широким спектром нежелательных реакций. Проведён поиск соединений, содержащих созданные фрагменты, среди 12070 записей базы данных PubChem, содержащих информацию о проведении клинических испытаний. Показано, что пять соединений, исследуемых в фазах I и II, могут обладать неблагоприятным соотношением “польза-риск”, возникающим из-за потенциального ингибирования одного из двух анализируемых ферментов. Применение подобных аналитических стратегий на ранних доклинических этапах разработки может значительно снизить совокупные финансовые и временные затраты, способствуя ускоренному выводу на рынок более безопасных и доступных лекарственных средств.
Сепсис-ассоциированная энцефалопатия (САЭ) представляет собой острую дисфункцию головного мозга, которая возникает при отсутствии первичного очага инфекции в центральной нервной системе. Целью нашей работы было проведение пилотного нецелевого метаболомного исследования плазмы крови пациентов с САЭ для выявления метаболических изменений, потенциально связанных с патологическим состоянием, и формирования гипотез для дальнейшего изучения патогенеза, поиска перспективных биомаркеров и оценки тяжести состояния септического пациента. Метаболомное профилирование осуществлялось методом ВЭЖХ-МС-ВР с последующим статистическим анализом полученных данных. В результате слепого рандомизированного контролируемого клинического исследования выявлено существенное различие в метаболических профилях основной и контрольной групп. Функциональный анализ позволил обнаружить метаболические пути, наиболее затронутые патологическими процессами у пациентов с САЭ: метаболизм ацилкарнитинов, лизофосфатидилхолинов, таурина, биосинтез фолата и метаболизм лекарственных препаратов — субстрата цитохрома Р450. У больных с САЭ с нарушением сознания в виде делирия и комы отмечено снижение уровня длинноцепочечных ацилкарнитинов и содержания лизофосфатидилхолинов. Метаболомные профили пациентов с САЭ значимо различались в группе умерших и выживших пациентов: концентрации серосодержащих аминокислот в группе умерших были значительно ниже, чем в группе выживших. В нашем исследовании установлены 64 кандидата в биомаркеры, которые потенциально могут быть использованы для прогнозирования исходов сепсиса, что требует дальнейшего изучения с использованием расширенной и независимой когорты пациентов.
Пролекарственные бифармакофорные конъюгаты на основе пиридоксина и наиболее мощного из всех известных НПВС анальгетика кеторолака in vivo проявляют сопоставимую с кеторолаком анальгетическую активность, но при этом обладают значительно более высокой безопасностью и пролонгированностью действия. В настоящей работе in vitro исследованы антиоксидантные и протекторные свойства двух пролекарственных бифармакофорных конъюгатов на основе пиридоксина и кеторолака, их ингибирующая активность в отношении циклооксигеназы (ЦОГ), а также внутриклеточная проницаемость на модели клеток кишечника линии Сасо-2. Показано, что данные соединения ингибируют ЦОГ-1 и ЦОГ-2 на уровне кеторолака со значениями IC50 в интервале от 12,0 мкМ до 34,7 мкМ. Они оказывают выраженное протекторное действие в условиях теплового и химического воздействия мочевины и лимонной кислоты в отношении альбумина и могут проникать в клетки посредством пассивной диффузии.
Ионы меди (Cu2+) в концентрации 25–50 мкМ стимулируют вызванную липополисахаридом (ЛПС) продукцию оксида азота (NO) в культурах глиальных клеток, полученных из коры головного мозга крыс и содержащих как астроциты, так и клетки микроглии. Более высокая концентрация Cu2+ (100 мкМ) при стимуляции ЛПС не вызывала достоверного повышения NO в среде инкубации, а при 200 мкМ Cu2+ происходило снижение этого параметра по сравнению с ЛПС. Ионы Cu2+ в этих концентрациях снижали жизнеспособность культивируемых клеток. Видимо, снижение жизнеспособности клеток не связано с накоплением нитритов, так как добавление в среду культивирования даже 100 мкМ нитрита натрия не снижало выживаемость клеток и не влияло на цитотоксичность Cu2+. Исследование клеток микроглии (маркер IBA1) показало, что в культурах, обработанных ЛПС, микроглия имела преимущественно распластанную амебоидную морфологию, характерную для активированной микроглии. Кроме того, под действием ЛПС происходило увеличение площади профильного поля тела клеток и периметра. В концентрации 25 мкМ ионы Cu2+ не влияли на морфологические изменения клеток микроглии, связанные с воспалительным фенотипом. Нельзя исключать, что усиление ионами меди продукции NO, вызванной ЛПС, опосредовано астроцитами.
Фактор некроза опухоли-α (TNFα) — ключевой провоспалительный цитокин, повышение уровня которого наблюдается при воспалительных заболеваниях верхних дыхательных путей. В работе исследовано дозо- и времязависимое влияние TNFα (1–100 нг/мл, 6–48 ч) на линию клеток RPMI 2650 — модели назального эпителия. Кратковременное воздействие (6 ч) вызывало активацию NF-κB и повышение уровня белков межклеточных контактов E-кадгерина и ZO-1 без существенного влияния на жизнеспособность. Продолжительная экспозиция (24–48 ч) приводила к увеличению уровня про-IL-1β, активации апоптоза и снижению жизнеспособности клеток. При этом отмечалось снижение уровня белков межклеточных контактов. Таким образом, при кратковременном воздействии TNFα может оказывать защитное действие, повышая плотность межклеточных контактов, а при увеличении длительности экспозиции он запускает процессы апоптоза и снижает плотность межклеточных контактов, что может способствовать повышению проницаемости клеточного слоя.
Эпидемиологические исследования показывают, что во всём мире, в том числе в РФ, наблюдается устойчивый рост числа пациентов с когнитивными нарушениями, связанными с нейродегенеративными заболеваниями и различными аффективными расстройствами. В связи с этим существует запрос на разработку более действенных терапевтических подходов к их коррекции. Установлено, что регулярная физическая нагрузка способствует улучшению когнитивных функций и подавляет симптомы депрессии. Работающие мышцы секретируют биологически активные вещества — миокины, регулирующие восстановление самих мышц, а также регулирующие функции внутренних органов, желёз внутренней секреции, иммунной системы и мозга. Результатом является скоординированный ответ органов и систем, направленный на восстановление функциональной активности организма после физической нагрузки. В частности, улучшается память и способность к обучению. Пациенты с когнитивными нарушениями или депрессией часто не способны вовлечься в регулярную физическую активность из-за физических ограничений или ослабления мотивации. В связи с этим фармацевтические препараты, имитирующие эффекты мышечной активности, являются перспективной терапевтической опцией. Одним из направлений может стать создание препаратов на основе миокина иризина, который вырабатывается во время физической нагрузки и оказывает целый ряд благотворных эффектов на когнитивные функции и настроение. В этом обзоре представлены данные по влиянию физической нагрузки на когнитивные функции в норме и при патологии, описано физиологическое действие иризина, представлены предполагаемые механизмы действия иризина на когнитивные функции и симптомы депрессии.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ИБМХ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119121, Россия, г. Москва, ул. Погодинская, д. 10, стр.8
- Юр. адрес
- 119121, Россия, г. Москва, ул. Погодинская, д. 10, стр.8
- ФИО
- Пономаренко Елена Александровна (Директор)
- E-mail адрес
- dir@ibmc.msk.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2466980