聚(ADP-核糖)聚合酶抑制剂维利帕尼联合辐射致乳腺癌细胞系依赖性显著代谢变化

乳腺肿瘤按表面标志物表达分亚型,影响预后;三阴性乳腺癌对放疗和化疗敏感性降低。PARP1参与DNA修复,但PARP抑制剂的代谢影响不明

omicsdi
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基因组分类Metabolomics
The Poly (ADP-Ribose) Polymerase inhibitor Veliparib and Radiation Cause Significant Cell Line Dependent Metabolic Changes in Breast Cancer Cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

聚(ADP-核糖)聚合酶抑制剂维利帕尼联合辐射致乳腺癌细胞系依赖性显著代谢变化

乳腺肿瘤按表面标志物表达分亚型,影响预后;三阴性乳腺癌对放疗和化疗敏感性降低。PARP1参与DNA修复,但PARP抑制剂的代谢影响不明。本研究用NMR代谢组学探究PARP抑制剂和辐射对三种乳腺癌细胞系的代谢效应。PARP抑制引起细胞系非依赖性变化,如牛磺酸增加。多数代谢变化具细胞系依赖性;HCC1937(BRCA突变)中PARP抑制与辐射反应相似,MCF-7和MDAMB231不然。研究强调不同亚型代谢反应差异(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺肿瘤根据其表面标志物表达分为不同亚型,这会影响其预后和治疗。例如,三阴性乳腺癌细胞(ER-/PR-/Her2-)对放疗和化疗药物的敏感性降低。聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)抑制剂在临床试验中显示出有希望的结果,无论是作为单药还是与其他化疗药物联合,在几种乳腺癌亚型患者中均是如此。PARP1参与DNA修复、凋亡和转录调控,目前尚缺乏对PARP抑制剂作用、特别是对其代谢影响的理解。在这里,我们使用基于NMR的代谢组学来探究PARP抑制剂和辐射对三种不同乳腺癌细胞系代谢的细胞系特异性影响。我们的数据揭示,PARP抑制后出现若干不依赖细胞系的代谢变化,包括牛磺酸增加。通路富集和拓扑分析发现,在三种乳腺癌细胞系中,PARP抑制后氮代谢、甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢、氨酰-tRNA生物合成以及牛磺酸和亚牛磺酸代谢被富集。我们观察到,由辐射以及PARP抑制导致的大部分代谢变化均具有细胞系依赖性,这凸显了需要理解这些治疗如何通过代谢变化影响癌细胞反应。最后,我们观察到,PARP抑制和辐射均在HCC1937(BRCA突变细胞系)中诱导了相似的代谢反应,但在MCF-7和MDAMB231细胞中并未如此,提示在BRCA突变细胞中,辐射和PARP抑制与代谢通路存在相似相互作用。我们的研究强调了不同癌症亚型对癌症治疗的代谢反应差异的重要性。

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS337

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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

乳腺肿瘤根据其表面标志物表达分为不同亚型,这会影响其预后和治疗。例如,三阴性乳腺癌细胞(ER-/PR-/Her2-)对放疗和化疗药物的敏感性降低。聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)抑制剂在临床试验中显示出有希望的结果,无论是作为单药还是与其他化疗药物联合,在几种乳腺癌亚型患者中均是如此。PARP1参与DNA修复、凋亡和转录调控,目前尚缺乏对PARP抑制剂作用、特别是对其代谢影响的理解。在这里,我们使用基于NMR的代谢组学来探究PARP抑制剂和辐射对三种不同乳腺癌细胞系代谢的细胞系特异性影响。我们的数据揭示,PARP抑制后出现若干不依赖细胞系的代谢变化,包括牛磺酸增加。通路富集和拓扑分析发现,在三种乳腺癌细胞系中,PARP抑制后氮代谢、甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢、氨酰-tRNA生物合成以及牛磺酸和亚牛磺酸代谢被富集。我们观察到,由辐射以及PARP抑制导致的大部分代谢变化均具有细胞系依赖性,这凸显了需要理解这些治疗如何通过代谢变化影响癌细胞反应。最后,我们观察到,PARP抑制和辐射均在HCC1937(BRCA突变细胞系)中诱导了相似的代谢反应,但在MCF-7和MDAMB231细胞中并未如此,提示在BRCA突变细胞中,辐射和PARP抑制与代谢通路存在相似相互作用。我们的研究强调了不同癌症亚型对癌症治疗的代谢反应差异的重要性。

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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