GSE326006:对流增强递送地塞米松在胶质瘤模型中抑制髓系炎症并避免全身毒性

源站描述显示研究评估了通过对流增强递送(CED)局部给予地塞米松在两种胶质瘤小鼠模型中的效果,药代动力学分析支持瘤内优先分布和全身暴露降低,单核 RNA 测序和免疫组化显示胶质瘤相关炎症减轻

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基因组GPL242479606
GSE326006: Convection-enhanced delivery of dexamethasone in glioma models suppresses myeloid inflammation while avoiding systemic toxicities

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE326006:对流增强递送地塞米松在胶质瘤模型中抑制髓系炎症并避免全身毒性

Convection-enhanced delivery of dexamethasone in glioma models suppresses myeloid inflammation while avoiding systemic toxicities

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含 1 个文件(GSE326006_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/脑肿瘤。源站描述显示研究评估了通过对流增强递送(CED)局部给予地塞米松在两种胶质瘤小鼠模型中的效果,药代动力学分析支持瘤内优先分布和全身暴露降低,单核 RNA 测序和免疫组化显示胶质瘤相关炎症减轻。数据可用于分析地塞米松局部递送对胶质瘤炎症微环境的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):地塞米松广泛用于控制胶质母细胞瘤的脑水肿和炎症,但其获益受限于全身毒性和不良预后关联。我们评估了通过对流增强递送(CED)局部给予地塞米松,以通过增加局部皮质类固醇暴露同时最小化全身暴露来最大化瘤内抗炎效果。在两种胶质瘤小鼠模型中,持续脑实质内地塞米松输注耐受良好,无不良反应。药代动力学分析支持与全身给药相比,CED 具有优先的瘤内分布和降低的全身暴露。单核 RNA 测序(snRNA-seq)和免疫组化显示胶质瘤相关炎症减弱,反应性小胶质细胞/巨噬细胞程序下调,肿瘤浸润髓系细胞减少 wit

【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:GPL24247、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=GSE326006

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 06 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE326006

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

地塞米松广泛用于控制胶质母细胞瘤的脑水肿和炎症,但其获益受到全身毒性和不良预后相关性的限制。我们评估了通过对流增强递送(CED)局部给予地塞米松的效果,旨在通过增加局部皮质类固醇暴露、同时尽量减少全身暴露,最大化瘤内抗炎效应。在两种胶质瘤小鼠模型中,持续脑实质内地塞米松输注耐受良好,未见不良反应。药代动力学分析支持,与全身给药相比,CED可实现优先的瘤内分布并减少全身暴露。单核RNA测序(snRNA-seq)和免疫组化显示,胶质瘤相关炎症减轻,反应性小胶质细胞/巨噬细胞程序下调,肿瘤浸润髓系细胞减少,其形态与活化程度较低的状态一致。在人诱导多能干细胞(iPSC)来源的小胶质细胞中进行的实验证实,地塞米松可直接抑制炎症基因表达,表明该机制在物种间具有保守性。

这种炎症抑制作用在永生化小胶质细胞系(HMC3)和巨噬细胞系(THP1)中均得到重现。这些发现表明,通过CED递送的局部地塞米松可重编程胶质瘤免疫微环境,并在不产生标准全身性地塞米松治疗相关全身不良反应的情况下实现炎症控制。这一具有临床转化潜力的策略或可改善症状管理,并为将局部免疫调节与未来胶质母细胞瘤治疗相结合提供平台。

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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