Aller au contenu principal
2018 article

Polymer-Ligand-Based ELISA for Robust, High-Throughput, Quantitative Detection of p53 Aggregates

27Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
5Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : at, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

A growing number of diseases are being linked to protein misfolding and amyloid formation. Recently, p53 was also shown to associate into amyloid aggregates, raising the question of whether cancer development is associated with protein aggregation as well. However, a lack of suitable tools has hampered the evaluation of their clinical relevance. Herein, we report an enzyme-linked-immunosorbent-assay (ELISA) system based on a polyionic, high-molecular-weight ligand that specifically captures aggregated oligomers and amyloid proteins. We proved that naturally occurring tetramers of p53 are not bound, but high-molecular-weight aggregates are bound and subsequently detected. For the first time, this assay allows the quantitative detection of p53 aggregates from cell lysates, which was demonstrated using 22 ovarian-cancer cell lines as well as 7 patient-derived tumor tissues. The levels of p53 aggregates within the missense-mutated tissue samples varied more than 12-fold. This simple, robust method allows studying the abundance and clinical relevance of protein aggregates. This could help our understanding of the role of protein misfolding in cancer or even in predicting therapy responses to aggregation-targeting drugs.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Polymer-Ligand-Based ELISA for Robust, High-Throughput, Quantitative Detection of p53 Aggregates
Date Crossref
02/10/2018
Éditeur
American Chemical Society (ACS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Alzheimer's disease research and treatmentsBioinformatics and Genomic NetworksComputational Drug Discovery Methods

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.