ATM抑制剂AZD1390作为乳腺癌中枢神经系统转移放疗增敏剂

该数据集来自NCBI GEO,标题为ATM抑制剂AZD1390作为乳腺癌中枢神经系统转移放疗增敏剂的研究。研究关注AZD1390这一可穿透血脑屏障的ATM抑制剂作为放疗增敏剂用于乳腺癌中枢神经系统转移治疗的疗效,数据可用于分析相关基因表达变化及评估放疗增敏机制(来源 NCBI)

geo
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基因组预测GPL167919606
GSE224899: ATM-inhibitor AZD1390 is a radiosensitizer for breast cancer CNS metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

ATM抑制剂AZD1390作为乳腺癌中枢神经系统转移放疗增敏剂

ATM-inhibitor AZD1390 is a radiosensitizer for breast cancer CNS metastasis

该数据集来自NCBI GEO,标题为ATM抑制剂AZD1390作为乳腺癌中枢神经系统转移放疗增敏剂的研究。数据包含1个文件GSE224899_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为人(9606),平台为GPL16791。研究关注AZD1390这一可穿透血脑屏障的ATM抑制剂作为放疗增敏剂用于乳腺癌中枢神经系统转移治疗的疗效,数据可用于分析相关基因表达变化及评估放疗增敏机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:中枢神经系统(CNS)转移一直是乳腺癌患者死亡的主要来源。这在很大程度上是由于当前治疗药物无法穿透血脑屏障(BBB),以及缺乏用于测试新疗法的临床前模型。在此,我们研究AZD1390(一种可穿透BBB的共济失调-毛细血管扩张突变(ATM)抑制剂)作为放疗增敏剂用于乳腺癌CNS转移治疗的疗效。

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE224899

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

目的:中枢神经系统(CNS)转移一直是乳腺癌患者死亡的主要来源。这在很大程度上是由于当前治疗药物无法穿透血脑屏障(BBB),以及缺乏用于测试新疗法的临床前模型所致。本研究探讨了AZD1390——一种可穿透血脑屏障的共济失调毛细血管扩张突变(ATM)抑制剂——作为放射增敏剂用于乳腺癌CNS转移治疗的有效性。实验设计:将三种PDX肿瘤(包括2例HER2阳性及1例携带TP53突变的三阴性乳腺癌(TNBC))皮下植入小鼠侧腹,以评估AZD1390联合放疗对肿瘤生长的抑制作用。进一步将应答最佳的PDX模型原位植入脑内,评估动物生存期。结果:AZD1390预处理后序贯放疗可抑制植入侧腹的PDX肿瘤生长,并改善原位模型的生存期,平均生存期为222天,而对照组为123天。辅助给予AZD1390未见进一步获益。

虽然联合治疗实现了持续的肿瘤抑制,但在所有模型中,部分小鼠在治疗后50-100天观察到偶发性再生长。将这些肿瘤与完全缓解者进行比较的基因表达分析显示,多种致癌蛋白的上调发生了变化,这些蛋白是治疗后肿瘤生长的潜在驱动因素。结论:我们的结果表明,AZD1390能有效增强TP53突变肿瘤中乳腺癌中枢神经系统转移对放射治疗的敏感性。本研究证明了使用AZD1390作为乳腺癌中枢神经系统转移患者新型治疗药物的潜力。

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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