GSE312588：适应性ACK1缺失驱动IL-8介导的HER2丢失与乳腺癌治疗耐药

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312588

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数据说明

HER2扩增型乳腺癌在新生辅助治疗和晚期治疗中均能从曲妥珠单抗联合帕妥珠单抗的双重HER2阻断中获益，然而瘤内HER2异质性和适应性耐药限制了疗效。在此，我们鉴定了一种“适应性癌基因丢失”机制，即耐药细胞下调非受体酪氨酸激酶ACK1以抑制HER2表达并逃避治疗。通过对耐药HER2阳性细胞模型和患者数据集的转录组分析，结合siRNA、过表达、染色质免疫沉淀和高内涵免疫荧光等功能实验，我们发现长期双重HER2阻断降低ACK1水平，从而通过近端和远端调控元件释放STAT1/STAT3依赖的ERBB2转录抑制。该过程由自分泌IL-8/JAK/STAT维持，并被外源性IL-6进一步放大，导致膜HER2减少及对HER2靶向抗体药物偶联物（ADCs）的敏感性受损。在患者数据集中，细胞因子信号升高与HER2降低相关，而药理学抑制JAK/STAT可在耐药模型中恢复HER2表达和ADC敏感性。

这些发现确立了适应性癌基因丢失作为HER2靶向治疗耐药的一种机制，并突出表明IL-6/IL-8-JAK/STAT轴是一条具有治疗可操作性的通路，可恢复HER2表达并改善HER2阳性乳腺癌的预后。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。