靶向烯醇化酶同工酶2实现VHL突变肾细胞癌精准糖酵解抑制

数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL29480,物种为9606(人类)。可用于探索VHL突变导致的代谢重编程、ENO2在维持增强糖酵解通量和恶性表型中的作用,以及VHL-HIF2α轴调控机制,为ccRCC的精准治疗研究提供表达谱数据支持(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL294809606
GSE303099: Targeting Enolase Isoenzyme 2 Enables Precision Glycolysis Inhibition in VHL-Mutant Renal Cell Carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

靶向烯醇化酶同工酶2实现VHL突变肾细胞癌精准糖酵解抑制

Targeting Enolase Isoenzyme 2 Enables Precision Glycolysis Inhibition in VHL-Mutant Renal Cell Carcinoma

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE303099_series_matrix.txt.gz),主题为透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中靶向ENO2的精准糖酵解抑制研究。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL29480,物种为9606(人类)。可用于探索VHL突变导致的代谢重编程、ENO2在维持增强糖酵解通量和恶性表型中的作用,以及VHL-HIF2α轴调控机制,为ccRCC的精准治疗研究提供表达谱数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):透明细胞肾细胞癌(ccRCC)以VHL突变诱导的代谢重编程和糖酵解依赖为特征,是糖酵解导向干预的有吸引力的靶点。尽管靶向核心管家糖酵解酶的常规策略显示出强大的抗肿瘤效果,但其临床转化仍受限于肿瘤特异性差和全身毒性。在此,我们报告了一种针对VHL缺陷ccRCC的精准糖酵解靶向策略,通过靶向烯醇化酶2(ENO2),一种通过ENO1补偿而生理性冗余的烯醇化酶同工酶。我们表明,尽管ENO2对生理性糖酵解非必需,但通过VHL-HIF2α轴介导的上调,它成为维持ccRCC中增强的糖酵解通量和恶性表型的关键需求。重要的是,药理学ENO2阻断显示出

【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:GPL29480、9606。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE303099

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 14 202,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

透明细胞肾细胞癌(ccRCC)以VHL突变诱导的代谢重编程和糖酵解依赖为特征,是糖酵解靶向干预的理想靶点。尽管靶向核心管家糖酵解酶的传统策略展现出强效抗肿瘤作用,但其临床转化仍受限于肿瘤特异性差和全身毒性。在此,我们报道一种针对VHL缺陷型ccRCC的精准糖酵解靶向策略,通过靶向烯醇化酶2(ENO2)实现——ENO2是一种生理上冗余的烯醇化酶同工酶,可由ENO1代偿。我们证明,尽管ENO2对生理性糖酵解并非必需,但其通过VHL-HIF2α轴介导的上调,成为维持ccRCC中增强的糖酵解通量和恶性表型的关键。重要的是,药理学阻断ENO2相比传统糖酵解抑制剂表现出更优的肿瘤选择性,可有效杀伤VHL缺陷型ccRCC细胞,同时不损伤VHL完整的正常细胞和恶性细胞,尽管其糖酵解抑制作用略弱。

机制研究显示,ENO2缺失可失活高达约78%的VHL缺失诱导的致癌效应因子,包括多效致癌蛋白MDK,其机制涉及对乳酸代谢和干扰素信号的双重调控。MDK回补可部分逆转ENO2缺失所致的肿瘤抑制表型。这些结果确立了ENO2作为VHL突变所造就的异构体特异性代谢脆弱性,为在ccRCC中开发基因型选择性糖酵解疗法提供了框架。我们的工作还提示,靶向生理上冗余的代谢同工酶或可为具有明确遗传改变的癌症提供精准医学策略。

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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