CD70靶向CAR-T治疗胶质母细胞瘤后免疫景观重塑的单细胞RNA测序

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对胶质母细胞瘤(GB)的CD70靶向CAR-T细胞治疗研究,利用单细胞RNA测序(scRNAseq)解析免疫 competent 小鼠原位GB模型在接受mCAR27局部治疗后的肿瘤浸润免疫细胞转录组

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基因组分类GPL2424710090
GSE330539: Single-cell RNA sequencing reveals immune landscape remodeling following glioblastoma treatment with CD70-targeted CAR-T 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

CD70靶向CAR-T治疗胶质母细胞瘤后免疫景观重塑的单细胞RNA测序

Single-cell RNA sequencing reveals immune landscape remodeling following glioblastoma treatment with CD70-targeted CAR-T cells

该数据集来自NCBI GEO,包含一项针对胶质母细胞瘤(GB)的CD70靶向CAR-T细胞治疗研究,利用单细胞RNA测序(scRNAseq)解析免疫 competent 小鼠原位GB模型在接受mCAR27局部治疗后的肿瘤浸润免疫细胞转录组。数据覆盖治疗前后免疫景观变化,可用于研究CAR-T细胞对脑肿瘤免疫微环境的重塑作用及CD70靶向治疗机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法在胶质母细胞瘤(GB)中疗效有限,主要由于免疫抑制性肿瘤微环境(TME)。我们和其他人此前已证明,基于配体的mCD70导向构建体mCAR27在体外特异性清除CD70⁺ GB细胞,并在同基因原位GB模型中诱导持久肿瘤缓解和延长生存。尽管CD70作为GB CAR-T细胞靶点具有治疗前景,但靶向拦截后CD70导向CAR-T细胞对脑肿瘤免疫景观的影响仍未探索。在此,我们应用单细胞RNA测序(scRNAseq)解析免疫 competent 小鼠携带CD70+ GB并在局部mCAR27治疗后GB浸润免疫细胞的转录组。mCAR27细胞治疗扩增了过继转移的细胞,并与内源性增加相关

【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、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=GSE330539

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 19 202,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
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数据说明

嵌合抗原受体(CAR)-T细胞疗法在胶质母细胞瘤(GB)中的疗效有限,很大程度上归因于免疫抑制性肿瘤微环境(TME)。我们和其他研究者此前已证明,基于配体的mCD70靶向构建体mCAR27在体外特异性清除CD70⁺ GB细胞,并在同基因原位GB模型中诱导持久肿瘤缓解及延长生存期。尽管CD70作为GB CAR-T细胞靶点具有治疗前景,但靶向CD70的CAR-T细胞在靶点拦截后对脑肿瘤免疫景观的影响仍未被探索。在此,我们应用单细胞RNA测序(scRNAseq)解析接受局部mCAR27治疗的CD70+ GB免疫健全小鼠中GB浸润免疫细胞的转录组。mCAR27细胞治疗扩增了过继转移的细胞,并与内源性Cd8⁺ T细胞浸润增加相关,同时免疫抑制性群体减少,包括Tregs和M2样巨噬细胞,但也包括树突状细胞和自然杀伤细胞的亚群。

在多种浸润GB的免疫亚群中检测到CD70表达,尤其是Tregs和M2样巨噬细胞,这为其耗竭提供了合理的机制基础。在转录水平上,mCAR27介导的GB清除导致I型干扰素刺激基因和免疫抑制介质(如Arg1、Tgfbi、Cd274、Pdcd1lg2和Lag3)的协同下调,同时上调参与炎症消退的基因,这些发现与GB来源的炎症应激减弱相一致。互补的bulk RNA测序和体内实验独立证实了CD70在小鼠GB中的促肿瘤作用。总体而言,我们展示了靶向CD70的CAR-T细胞疗法将治疗后免疫景观重塑为炎症消退和免疫抑制减少的状态,从而支持持续的免疫监视。

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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