KPNA3通过上调MGMT并激活STAT3维持胶质瘤干细胞驱动替莫唑胺耐药

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件(GSE327029_series_matrix.txt.gz),聚焦胶质母细胞瘤对替莫唑胺的耐药机制

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基因组分类GPL294809606
GSE327029: KPNA3 drives temozolomide resistance in glioblastoma by upregulating MGMT and activating STAT3 to sustain glioma stem cells

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

KPNA3通过上调MGMT并激活STAT3维持胶质瘤干细胞驱动替莫唑胺耐药

KPNA3 drives temozolomide resistance in glioblastoma by upregulating MGMT and activating STAT3 to sustain glioma stem cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件(GSE327029_series_matrix.txt.gz),聚焦胶质母细胞瘤对替莫唑胺的耐药机制。研究通过整合替莫唑胺耐药胶质瘤细胞SF126R与患者数据库的生物信息学分析,发现KPNA3在耐药背景下表达升高并与预后不良相关;功能实验显示敲低KPNA3可削弱恶性行为、恢复TMZ诱导凋亡敏感性并抑制胶质瘤干细胞特性。数据可用于耐药相关表达分析及预后标志物探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)不可避免地会对一线化疗药物替莫唑胺(TMZ)产生耐药,导致治疗失败。这种耐药背后的分子机制仍不完全清楚。在此,我们将核转运蛋白α亚基3(KPNA3)鉴定为TMZ耐药的一种新型关键驱动因子。通过对替莫唑胺耐药胶质瘤细胞(SF126R)和患者数据库进行整合生物信息学分析,我们发现KPNA3在TMZ耐药背景下表达升高,并与接受TMZ治疗患者的不良预后相关。功能研究表明,在耐药细胞中敲低KPNA3可损害恶性行为,使细胞对TMZ诱导的凋亡重新敏感,并抑制胶质瘤干细胞(GSC)特性,包括成球能力和干性因子(OCT4、ALDH1A1)的表达。在机制上,KPNA3通过双重途径促进耐药

【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:GPL29480、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=GSE327029

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 17 202,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)不可避免地会对替莫唑胺(TMZ)这一一线化疗药物产生耐药性,导致治疗失败。这种耐药性的分子机制目前仍未完全阐明。在本研究中,我们鉴定出核转运蛋白α亚基3(KPNA3)是TMZ耐药性的一个新发现的关键驱动因子。通过对替莫唑胺耐药胶质瘤细胞(SF126R)和患者数据库的综合生物信息学分析,我们发现KPNA3在TMZ耐药情境下表达升高,并与接受TMZ治疗患者的不良预后相关。功能研究表明,在耐药细胞中敲低KPNA3可削弱其恶性行为,使细胞重新对TMZ诱导的凋亡敏感,并抑制胶质瘤干细胞(GSC)特性,包括成球能力和干性因子(OCT4、ALDH1A1)的表达。在机制上,KPNA3通过双重途径促进耐药性:它上调DNA修复酶MGMT的表达并激活STAT3信号通路。敲低KPNA3可降低MGMT水平和STAT3磷酸化(Tyr705)。

此外,对STAT3的药理学抑制模拟了KPNA3敲低的效果,能够强效抑制GSC的生成。在临床样本中,高级别胶质瘤组织中KPNA3与p-STAT3蛋白水平呈正相关。综上所述,我们的研究揭示了KPNA3作为一个核心调控因子,同时增强DNA修复并维持GSC群体,从而促进TMZ耐药,表明其是克服GBM化疗耐药的一个有前景的治疗靶点。

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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