新型螺环二聚体SpiD3靶向B细胞慢性淋巴细胞白血病关键肿瘤生存通路并显示强效临床前活性

数据对应研究新型螺环二聚体SpiD3在B细胞慢性淋巴细胞白血病(CLL)临床前模型中的作用,涉及NF-κB信号通路、BCR信号、内质网应激、氧化应激及未折叠蛋白反应等多组学与功能分析

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时间序列分类GPL216979606
GSE236239: Novel spirocyclic dimer, SpiD3, targets critical tumor survival pathways and displays potent preclinical activity in B-cell chronic lymphocytic leukemia

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

新型螺环二聚体SpiD3靶向B细胞慢性淋巴细胞白血病关键肿瘤生存通路并显示强效临床前活性

Novel spirocyclic dimer, SpiD3, targets critical tumor survival pathways and displays potent preclinical activity in B-cell chronic lymphocytic leukemia

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE236239_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL21697。数据对应研究新型螺环二聚体SpiD3在B细胞慢性淋巴细胞白血病(CLL)临床前模型中的作用,涉及NF-κB信号通路、BCR信号、内质网应激、氧化应激及未折叠蛋白反应等多组学与功能分析。可用于探索SpiD3对CLL细胞生存信号通路的影响及相关表达谱变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞的存活和生长依赖于肿瘤微环境中多种促生存信号通路的异常激活。具体而言,B细胞受体(BCR)信号、toll样受体信号以及支持性细胞相互作用驱动NF-κB信号的组成性激活和增殖/促生存基因的转录。直接靶向NF-κB通路一直是一项挑战,然而,在此,我们在CLL的临床前模型中研究了SpiD3,一种螺环二聚体和新型NF-κB通路抑制剂。通过交联NF-κB蛋白,SpiD3在不依赖微环境信号的情况下减弱了CLL细胞中的NF-κB信号。我们的整合多组学和功能分析揭示,BCR→NF-κB信号、内质网应激、氧化应激和未折叠蛋白反应的激活是受Sp

【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:GPL21697、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE236239

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 03 202,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

慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞的存活与生长,得益于肿瘤微环境中多种促存活信号通路的异常激活。具体而言,B细胞受体(BCR)信号、Toll样受体信号以及支持性细胞相互作用,共同驱动NF-κB信号的组成性激活及增殖/促存活基因的转录。然而,直接靶向NF-κB通路一直是一项挑战。在此,我们在CLL的临床前模型中研究了SpiD3——一种螺环二聚体及新型NF-κB通路抑制剂。通过交联NF-κB蛋白,SpiD3在不依赖微环境信号的情况下减弱了CLL细胞中的NF-κB信号。我们的整合多组学与功能分析揭示,BCR→NF-κB信号、内质网应激、氧化应激及未折叠蛋白反应的激活是SpiD3处理所调节的主要通路。伴随而来的是整体蛋白质合成的显著抑制,最终在CLL细胞中呈现出深刻的抗肿瘤特性。

SpiD3还调节了肿瘤微环境相互作用,表现为趋化因子和细胞因子基因表达降低,以及CLL对CXCL-12和CXCL-13的趋化性减弱。此外,SpiD3诱导了受基质保护的原代CLL细胞凋亡,其效果与BCR靶向药物依鲁替尼相当。值得注意的是,与健康淋巴细胞相比,SpiD3对CLL细胞表现出选择性细胞毒性,与依鲁替尼产生协同作用,并且在依鲁替尼耐药的CLL细胞中仍保留其抗肿瘤效应。总之,我们的研究结果为SpiD3作为CLL颇具吸引力的治疗药物提供了临床前证据,尤其是在复发/难治性疾病的背景下。

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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