磁驱动纳米天线用于无线胶质母细胞瘤治疗

数据围绕磁驱动纳米天线 HITMAN 无线生物电疗法对胶质母细胞瘤的作用,可用于研究其对耐药患者来源 GBM 细。源站首次发布:Mar 12 202

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基因组分类GPL185739606
GSE324656: Magnetically Actuated Nanoantennas for Wireless Glioblastoma Therapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

磁驱动纳米天线用于无线胶质母细胞瘤治疗

Magnetically Actuated Nanoantennas for Wireless Glioblastoma Therapy

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 Magnetically Actuated Nanoantennas for Wireless Glioblastoma Therapy,属于肿瘤 / 脑肿瘤分类,包含 1 个文件,样例为 GSE324656_series_matrix.txt.gz,作者为 Monochura、Saha,发布时间为 Mar 12 202,主题标签涉及 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL18573 和 9606。数据围绕磁驱动纳米天线 HITMAN 无线生物电疗法对胶质母细胞瘤的作用,可用于研究其对耐药患者来源 GBM 细。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)仍是严峻的临床挑战,其特征为侵袭性生长、治疗耐药和患者生存率极低。我们报道了 HITMAN(Highly-localized-electric-field Induced Tumor-therapy using Magnetically Actuated Nanoantennas)的开发,这是一种无线生物电疗法,能以细胞精度选择性清除 GBM 细胞。磁驱动纳米天线将低频(≤200 kHz)、可深部脑穿透的磁场转化为局部电场(>2 kV m⁻¹),触发蛋白质去折叠、膜破坏和内质网应激。在体外,HITMAN 表现出优于替莫唑胺(TMZ)的疗效,使耐药、患者来源的 GBM 细胞活力显著降低 52.2%,而 TMZ 为 10%,同时不损伤神经元和星形胶质细胞。在机制上,HITMAN 激活了未折叠蛋白反应和自噬通路

【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:GPL18573、9606。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=GSE324656

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

胶质母细胞瘤(GBM)仍是一项严峻的临床挑战,其特征为侵袭性生长、治疗耐药及患者生存率极低。我们报道了HITMAN(利用磁驱动纳米天线的高度局域化电场诱导肿瘤治疗)的开发,这是一种无线生物电疗法,能够以细胞级精度选择性清除GBM细胞。磁驱动纳米天线将低频(≤200 kHz)、可深部脑穿透的磁场转化为局域电场(>2 kV m⁻¹),触发蛋白质去折叠、膜破坏及内质网应激。在体外实验中,HITMAN展现出优于替莫唑胺(TMZ)的疗效,使耐药患者来源GBM细胞的活力显著降低52.2%,而TMZ仅降低10%,同时不损伤神经元和星形胶质细胞。在机制上,HITMAN激活了未折叠蛋白反应和自噬通路,抑制了细胞周期和黏附基因,降低了Ki-67表达,破坏了细胞骨架结构,并升高了p53水平,凸显了其多层面的抗肿瘤机制。

在原位小鼠模型中,HITMAN显著抑制了肿瘤生长,使中位生存期延长超过50%,且未显示出全身毒性。因此,HITMAN为GBM提供了一种微创、高效且具有临床转化潜力的治疗方法。

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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