脑感知synNotch-CAR T细胞精准靶向并清除多模型弥漫性中线胶质瘤
数据对应一项研究:改造脑限制性synNotch-CAR T细胞平台,以BCAN为脑特异性传感器,诱导靶向EphA2或IL-13Rα2的CAR表达(B-SYNC),实现多抗原识别,并在多种临床前模型中精准靶向和清除弥漫性中线胶质瘤

基本信息
资源简介
脑感知synNotch-CAR T细胞精准靶向并清除多模型弥漫性中线胶质瘤
Brain-sensing synNotch-CAR T-cells enable precise targeting and clearance of diffuse midline glioma in multiple preclinical models
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE337350_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱分析(高通量测序),物种为人(9606),平台为GPL34284。数据对应一项研究:改造脑限制性synNotch-CAR T细胞平台,以BCAN为脑特异性传感器,诱导靶向EphA2或IL-13Rα2的CAR表达(B-SYNC),实现多抗原识别,并在多种临床前模型中精准靶向和清除弥漫性中线胶质瘤。该数据可用于研究CAR T细胞在DMG中的表达特征及相关分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性中线胶质瘤(DMG)是一种致死性儿童脑肿瘤,治疗选择有限且预后不良。嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法的最终成功需要改善T细胞肿瘤浸润和持久性,并降低靶向/脱靶毒性的风险。在此,我们改编并推进一个先前在胶质母细胞瘤中验证过的脑限制性CAR T细胞平台,以应对DMG独特的解剖和生物学挑战。我们改造并测试一种为胶质母细胞瘤开发的策略是否也能有效对抗DMG。我们评估了一种T细胞回路,其中脑特异性传感器——识别Brevican(BCAN)的合成Notch(synNotch)受体——诱导针对EphA2或IL-13Rα2的CAR表达(“B-SYNC”),通过多种抗原实现多抗原肿瘤识别。
【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=GSE337350
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 09 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
弥漫性中线胶质瘤(DMG)是一种致死性儿童脑肿瘤,治疗选择有限,预后不良。嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法的最终成功需要改善T细胞的肿瘤浸润和持久性,并降低靶向/脱靶毒性的风险。在此,我们改造并推进一种脑限制性CAR T细胞平台——该平台此前已在胶质母细胞瘤中得到验证——以应对DMG独特的解剖学和生物学挑战。我们设计并测试一种为胶质母细胞瘤开发的策略是否也能有效对抗DMG。我们评估了一种T细胞回路,其中脑特异性传感器——识别Brevican(BCAN)的合成Notch(synNotch)受体——诱导针对EphA2或IL-13Rα2的CAR表达(“B-SYNC”),从而通过多种抗原实现多抗原肿瘤识别,同时将CAR表达限制于中枢神经系统。
在免疫缺陷型DMG模型中,单次输注B-SYNC T细胞,无论是通过静脉内(IV)还是脑室内(ICV)输注,均导致肿瘤浸润、持续存留、强效抗肿瘤活性以及显著延长的生存期。另一种BCAN启动的回路CAR诱导靶向B7-H3或IL-13Rα2的CAR(“B-SYNC-B/I”),在经IV递送时同样改善了治疗效果。然而,ICV给药因非肿瘤中枢神经系统区域低水平B7-H3表达而引发致命性神经毒性,表明通过ICV递送实现的快速CNS暴露可放大脱靶毒性。相比之下,在免疫健全的同系DMG模型中,鼠源化BCAN门控B7-H3 CAR(mB-SYNC-B7-H3)的IV和ICV递送均实现了持久的肿瘤清除和再攻击抵抗,且未检测到任何神经毒性。在机制上,synNotch启动的CAR T细胞表现出耗竭减少、活化增强以及naïve和干细胞记忆样亚群的富集,支持了优越
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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