免疫毒素-αCD40疗法在胶质母细胞瘤模型中激活先天性与适应性免疫并产生持久抗肿瘤反应

源站描述显示,研究探讨 D2C7 免疫毒素联合 αCD40 共刺激在胶质母细胞瘤模型中的作用,涉及小胶质细胞、巨噬细胞、CD8+ T 细胞免疫及肿瘤微环境免疫抑制逆转

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基因组分类GPL2110310090
GSE221376: Immunotoxin-αCD40 therapy activates innate and adaptive immunity and generates a durable antitumor response in glioblastoma models

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

免疫毒素-αCD40疗法在胶质母细胞瘤模型中激活先天性与适应性免疫并产生持久抗肿瘤反应

Immunotoxin-αCD40 therapy activates innate and adaptive immunity and generates a durable antitumor response in glioblastoma models

该数据集来自 NCBI GEO(GSE221376),包含 1 个文件(GSE221376_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21103。源站描述显示,研究探讨 D2C7 免疫毒素联合 αCD40 共刺激在胶质母细胞瘤模型中的作用,涉及小胶质细胞、巨噬细胞、CD8+ T 细胞免疫及肿瘤微环境免疫抑制逆转。数据可用于胶质母细胞瘤免疫治疗相关基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):D2C7-免疫毒素(IT)是一种双特异性免疫毒素,靶向野生型表皮生长因子受体(EGFR)和突变型 EGFR 变体 III(EGFRvIII)蛋白,在部分胶质母细胞瘤患者中显示出令人鼓舞的生存结果。我们假设胶质母细胞瘤中的免疫抑制限制了 D2C7-IT 的疗效。为提高缓解率并逆转免疫抑制,我们将 D2C7-IT 的肿瘤细胞杀伤与 αCD40 对抗原呈递细胞的共刺激相结合。在小鼠胶质瘤模型中,单次瘤内注射 D2C7-IT+αCD40 治疗激活了小胶质细胞和巨噬细胞的促炎表型,促进了长期肿瘤特异性 CD8+ T 细胞免疫,并产生了治愈效果。D2C7-IT+αCD40 治疗增加了瘤内具有祖细胞表型的 Slamf6+CD8+ T 细胞,并减少了终末耗竭的 CD8+ T 细胞。D2C7-IT+αCD40 治疗刺激了瘤内 CD8+ T 细

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL21103、10090。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE221376

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 17 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

D2C7免疫毒素(IT)是一种双特异性免疫毒素,靶向野生型表皮生长因子受体(EGFR)和突变型EGFR变体III(EGFRvIII)蛋白,在部分胶质母细胞瘤患者中显示出令人鼓舞的生存结局。我们假设胶质母细胞瘤中的免疫抑制限制了D2C7-IT的疗效。为提高缓解率并逆转免疫抑制,我们将D2C7-IT的肿瘤细胞杀伤作用与αCD40对抗原呈递细胞的共刺激作用相结合。在小鼠胶质瘤模型中,单次瘤内注射D2C7-IT+αCD40治疗激活了小胶质细胞和巨噬细胞的促炎表型,促进了长期的肿瘤特异性CD8+ T细胞免疫,并实现了治愈。D2C7-IT+αCD40治疗增加了瘤内具有祖细胞表型的Slamf6+CD8+ T细胞,并减少了终末耗竭的CD8+ T细胞。D2C7-IT+αCD40治疗刺激了瘤内CD8+ T细胞增殖,并在FTY720诱导的外周T细胞隔离情况下仍使荷胶质瘤小鼠实现了治愈。

肿瘤转录组分析确定,CD40上调、模式识别受体、细胞衰老和免疫应答通路的激活是D2C7-IT+αCD40抗肿瘤反应的驱动因素。为了确定潜在的转化应用,免疫组织化学染色证实了人GBM组织切片中CD40的表达。这些有前景的临床前数据使我们能够启动一项D2C7-IT+αhCD40治疗恶性胶质瘤患者的I期研究(NCT04547777),以进一步在人体中评估该治疗。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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