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Le esovescicole (EVs) sono un gruppo eterogeneo di particelle delimitate da membrana e secrete dalle cellule, venute sotto i riflettori nell’ ultima decade per via del loro ruolo nella comunicazione cellulare. Il carcinoma epatocellulare (HCC), dal suo canto, è uno dei più letali tipi di tumore. Questo è dovuto principalmente sia alla condizione patologica a carico del fegato, che è alla base dell’ epatocarcinogenesi, sia alla difficoltà nell’ ottenere una diagnosi ad uno stadio precoce.
L’obiettivo di questo lavoro è stato quello di caratterizzare, usando un approccio di proteomica shotgun, il proteoma di esovescicole secrete in vitro da una linea cellulare di epatocarcinoma umano. Confrontandolo con il proteoma ottenuto da esovescicole di una linea cellulare di controllo, è stata osservata una “firma” di proteine differenzialmente espresse caratteristica di epatocarcinoma.
Dall’analisi di questo set di proteine, diverse sono emerse per il loro ruolo nell’ epatocarcinogenesi, ed alcune sono state selezionate per essere proposte in futuri studi, più focalizzati sulla scoperta e validazione di biomarcatori diagnostici.

Exovesicles (EVs) are an heterogenous group of cell-derived lipid-bilayered particles which have come under the spotlight in the last decade, due to their role in cellular crosstalk.
Hepatocellular carcinoma (HCC), on its side, is one of the most lethal types of cancer. This is due mostly to the pathological liver condition underlying hepatocarcinogenesis and the difficulty in having an early-stage diagnosis.
The aim of this work was to characterize, using a shotgun proteomic approach, the proteome of EVs secreted by an in vitro cell line of human HCC.
By comparing it to the proteome obtained from the EVs of a control cell line, a “signature” of differentially expressed proteins, characteristic of HCC, was observed.
From the analysis of this set of proteins, several have emerged for their role in hepatocarcinogenesis and some have been selected in order to be proposed for further studies, more focused on diagnostic biomarker discovery and validation.