CDK2/9 阻断重塑胶质母细胞瘤类器官染色质并驱动表型可塑性

可用于研究 CDK2/9 阻断对 GBM 染色质重塑、表型可塑性及潜在免疫调节效应的影响,为脑肿瘤治疗机制探索提供转录组层面的数据支

geo
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基因组分类GPL342849606
GSE326468: CDK2/9 Blockade Remodels Chromatin and Drives Phenotypic Plasticity in glioblastoma organoids

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

CDK2/9 阻断重塑胶质母细胞瘤类器官染色质并驱动表型可塑性

CDK2/9 Blockade Remodels Chromatin and Drives Phenotypic Plasticity in glioblastoma organoids

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 CDK2/9 Blockade Remodels Chromatin and Drives Phenotypic Plasticity in glioblastoma organoids,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)类器官在 CDK2/9 抑制剂 fadraciclib(CYC065)作用下的表达谱变化。数据包含 1 个文件 GSE326468_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL34284。可用于研究 CDK2/9 阻断对 GBM 染色质重塑、表型可塑性及潜在免疫调节效应的影响,为脑肿瘤治疗机制探索提供转录组层面的数据支。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)仍是一种高度致命的脑肿瘤,治疗选择有限,且对标准治疗普遍耐药。细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)是细胞周期进程和转录的关键调控因子,在 GBM 中频繁失调,促进肿瘤发病机制。在本研究中,我们在多种临床前 GBM 模型中评估了 fadraciclib(CYC065)——一种选择性 CDK2/9 抑制剂——的疗效,并特别关注其潜在的免疫调节作用。

【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:GPL34284、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=GSE326468

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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)仍是一种高度致命的脑肿瘤,治疗选择有限,且对标准治疗普遍耐药。细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)是细胞周期进程和转录的关键调控因子,在GBM中频繁失调,参与肿瘤发病机制。在本研究中,我们在多种临床前GBM模型中评估了fadraciclib(CYC065)——一种选择性CDK2/9抑制剂——的疗效,尤其关注其潜在的免疫调节作用。利用二维培养、三维球体、患者来源类器官(PDO)及多细胞三维生物打印模型,我们证明fadraciclib在患者特异性模型中显著降低细胞活力和侵袭能力,且不依赖于O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(MGMT)启动子甲基化状态。其疗效持续优于当前标准治疗药物替莫唑胺。细胞器特异性分析显示,fadraciclib破坏溶酶体、线粒体和内质网完整性,并伴随γH2AX水平升高,提示DNA双链断裂增加。

在半自体共培养系统中,fadraciclib有效抑制了GBM侵袭,通过上调小胶质细胞中的Connexin 43增强了细胞间串扰,并激活了外周T细胞。对处理后的PDO进行转录组分析,揭示了广泛的转录失调,包括致癌长链非编码RNA MALAT1和POM121L9的下调,以及免疫相关通路的抑制和肿瘤抑制因子LZTS1的上调。值得注意的是,组蛋白相关基因表达的增加提示染色质重塑和肿瘤细胞静默的诱导。亚型分析进一步揭示了fadraciclib驱动的向倾向神经分子特征的转变。总体而言,这些结果突显了CDK2/9抑制作为GBM中有前景的治疗策略,并支持fadraciclib在靶向转录脆弱性的联合方法中的进一步开发。

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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