小鼠CAR T细胞治疗后免疫治疗相关认知障碍

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE286221_series_matrix.txt.gz),主题为小鼠接受 CAR T 细胞治疗后出现的免疫治疗相关认知障碍

geo
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基因组分类GPL3017210090
GSE286221: Immunotherapy-related cognitive impairment after CAR T cell therapy in mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

小鼠CAR T细胞治疗后免疫治疗相关认知障碍

Immunotherapy-related cognitive impairment after CAR T cell therapy in mice

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE286221_series_matrix.txt.gz),主题为小鼠接受 CAR T 细胞治疗后出现的免疫治疗相关认知障碍。数据覆盖中枢神经系统与非中枢神经系统肿瘤模型,可用于研究 CAR T 治疗后的持续性中枢免疫反应、白质小胶质细胞反应性、趋化因子表达、脑脊液细胞因子升高以及少突胶质细胞稳态和海马神经发生受损等机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):持续性中枢神经系统(CNS)免疫失调及由此导致的多种神经细胞类型功能障碍,是认知障碍综合征(俗称“脑雾”)的神经生物学基础,该综合征可发生于传统癌症治疗或某些感染之后。免疫疗法已彻底改变了许多肿瘤类型的癌症治疗,但其潜在的长期认知后遗症尚不完全清楚。在此,我们在小鼠模型中证明,针对CNS和非CNS癌症的嵌合抗原受体(CAR)T细胞治疗可损害认知功能,并诱导持续性的CNS免疫反应,其特征为白质小胶质细胞反应性、小胶质细胞趋化因子表达以及脑脊液(CSF)细胞因子和趋化因子升高。因此,少突胶质细胞稳态和海马神经发生受到破坏。

【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:GPL30172、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=GSE286221

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 20 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

持续性中枢神经系统(CNS)免疫失调及由此导致的多种神经细胞类型功能障碍,是认知障碍综合征神经生物学基础的核心所在,该综合征俗称“脑雾”,可发生于传统癌症治疗后或某些感染之后。免疫疗法已彻底改变了多种肿瘤类型的癌症治疗格局,但其潜在的长期认知后遗症尚未被完全了解。在此,我们在小鼠模型中证实,针对CNS及非CNS癌症的嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法可损害认知功能,并诱导以白质小胶质细胞反应性、小胶质细胞趋化因子表达以及脑脊液(CSF)细胞因子和趋化因子升高为特征的持续性CNS免疫反应。因此,少突胶质细胞稳态和海马神经发生受到破坏。对接受或未接受过CAR T细胞治疗的脑肿瘤患者额叶皮质和皮质下白质的单核测序研究证实,接受CAR T细胞治疗的患者中小胶质细胞和少突胶质细胞呈反应性状态。

在小鼠中,短暂的小胶质细胞耗竭或CCR3趋化因子受体阻断可挽救CAR T细胞治疗后少突胶质细胞的缺陷,并改善注意力和短期记忆功能行为测试中的认知表现。综上所述,这些发现表明免疫治疗相关认知障碍(IRCI)与传统癌症治疗及其他免疫挑战后认知障碍具有相似的潜在机制。

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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