PRJNA1425300：患者来源细胞系揭示 COL1A2 作为乳腺癌多西他赛耐药预测因子

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1425300

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数据说明

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤类型，也是全球癌症相关死亡的主要原因。化疗耐药是乳腺癌治疗中的一个重大挑战，也是导致肿瘤复发和转移的主要因素。目前，该领域缺乏有效的预测策略。在本研究中，我们利用原代细胞培养技术，成功从四名HR+/HER2-乳腺癌患者（Luminal B型，HER2非扩增）中建立了患者来源的原代癌细胞系（PCCL）。已证实其保留了原发肿瘤的病理特征和药物反应异质性。目的是深入探究HR+/HER2-乳腺癌化疗耐药的机制和预测模型。我们的研究发现，PCCL对包括多西他赛在内的紫杉烷类药物敏感性各异。通过RNA测序和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析，我们发现COL1A2基因在表现出多西他赛耐药的HR+/HER2-乳腺癌患者中显著过表达。

值得注意的是，这种过表达与患者的病理完全缓解率（pCR）和无复发生存期（RFS）呈负相关。在功能实验中，COL1A2高表达与HR+/HER2阴性乳腺癌细胞对多西他赛敏感性降低相关。这些发现与接受新辅助治疗（AC-T方案）患者的影像学评估和术后病理结果一致。这些发现表明，COL1A2与HR+/HER2-乳腺癌化疗敏感性降低相关，并可能作为指导新辅助紫杉烷类药物选择的候选生物标志物。总体而言，本研究为晚期乳腺癌患者新辅助化疗药物的选择提供了新的理论基础。总体设计：人乳腺癌RNA-seq：多西他赛耐药组和do

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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