RNA疫苗接种驱动实验性胶质母细胞瘤中TCR-T细胞扩增与脑许可

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,对应小鼠脑肿瘤模型研究。研究将TCR-T细胞与编码同源抗原的mRNA疫苗联合使用,在两种实验性胶质瘤模型中诱导过继转移T细胞的体内再刺激,并观察到抗原特异性CD8+ T细胞显著扩增及T细胞浸润改善

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基因组分类GPL2424710090疫苗编码
GSE343695: RNA vaccination drives expansion and brain-licensing of T cell receptor T cells in experimental glioblastoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

RNA疫苗接种驱动实验性胶质母细胞瘤中TCR-T细胞扩增与脑许可

RNA vaccination drives expansion and brain-licensing of T cell receptor T cells in experimental glioblastoma

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,对应小鼠脑肿瘤模型研究。研究将TCR-T细胞与编码同源抗原的mRNA疫苗联合使用,在两种实验性胶质瘤模型中诱导过继转移T细胞的体内再刺激,并观察到抗原特异性CD8+ T细胞显著扩增及T细胞浸润改善。数据可用于分析RNA疫苗接种后TCR-T细胞的转录表达特征,探索脑肿瘤过继细胞治疗中增强T细胞持久性与浸润的策略(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用嵌合抗原受体(CAR)或T细胞受体(TCR)转基因T(TCR-T)细胞的过继细胞疗法在实体瘤,尤其是脑肿瘤中疗效有限。脑肿瘤过继T细胞治疗的一个主要挑战是缺乏对靶抗原的获取,而靶抗原是再刺激和维持持久性所必需的。这对TCR-T细胞尤为重要。在此,我们通过将TCR-T与编码同源抗原的mRNA疫苗相结合,在两种实验性胶质瘤模型中诱导转移的TCR-T细胞在体内再刺激,从而克服了这一挑战。脂质复合物介导的编码免疫优势MHC I类卵清蛋白表位SIINFEKL的mRNA递送至脾树突状细胞,引发了过继转移的卵清蛋白特异性OT1 CD8+ T细胞的强烈扩增,最高达到所有循环CD8+ T细胞的80%,转化为显著改善的T细胞浸润

【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=GSE343695

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 21 202,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

采用嵌合抗原受体(CAR)或T细胞受体(TCR)转基因T(TCR-T)细胞的过继性细胞疗法在实体瘤,尤其是脑肿瘤中的疗效有限。脑肿瘤过继性T细胞疗法的一个主要挑战是难以接触到靶抗原,而靶抗原是再次刺激和维持持久性所必需的。这对TCR-T细胞尤为重要。在此,我们通过将TCR-T与编码同源抗原的mRNA疫苗相结合,在两种实验性胶质瘤模型中诱导体内对过继转移的TCR-T细胞的再次刺激,从而克服了这一挑战。通过脂质复合物介导将编码免疫优势MHC I类卵清蛋白表位SIINFEKL的mRNA递送至脾脏树突状细胞,引发了过继转移的卵清蛋白特异性OT1 CD8+ T细胞的强烈扩增,最高可达所有循环CD8+ T细胞的80%,并转化为显著改善的T细胞浸润以及对表达卵清蛋白的实验性胶质母细胞瘤的控制。

转录组分析显示,该疫苗在脾脏免疫细胞中触发了I型干扰素反应,使OT1 T细胞获得许可浸润脑内肿瘤,并在脑中维持其干扰素刺激基因特征。为在实验模型中测试这一首创TCR-T细胞疗法的治疗策略,我们使用了TCT-001——一种源自患者的TCR,靶向人胶质母细胞瘤干性抗原蛋白酪氨酸受体磷酸酶受体Z1型(PTPRZ1)中受HLA-A2限制的免疫优势表位,目前正在进行GMP生产以用于临床应用。在小鼠模型中,静脉过继转移TCT-001后,共给予转染PTPRZ1-mRNA的人树突状细胞可导致表达PTPRZ1的人胶质瘤被排斥。总之,我们的模型表明,mRNA疫苗能够增强针对胶质母细胞瘤的TCR-T细胞疗法。

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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