GSE253398:STING激活提升急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗

该数据集来自 NCBI GEO(GSE253398),聚焦急性髓系白血病(AML)的 T 细胞衔接免疫治疗。研究通过体外细胞毒性实验、免疫印迹、转录组分析和 CRISPR–Cas9 敲除实验,考察 STING 激动剂 cGAMP 对靶向 CD33 的 BiTE 分子 AMG 330 杀伤 AML 效

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基因组分类GPL154339606
GSE253398: STING activation improves T-cell-engaging immunotherapy of acute myeloid leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GSE253398:STING激活提升急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗

STING activation improves T-cell-engaging immunotherapy of acute myeloid leukemia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE253398),聚焦急性髓系白血病(AML)的 T 细胞衔接免疫治疗。研究通过体外细胞毒性实验、免疫印迹、转录组分析和 CRISPR–Cas9 敲除实验,考察 STING 激动剂 cGAMP 对靶向 CD33 的 BiTE 分子 AMG 330 杀伤 AML 效果的增强作用。数据包含 1 个文件(GSE253398_series_matrix.txt.gz),属于高通量测序表达谱,可用于分析 STING 激活相关基因表达变化及 AML 免疫治疗机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):T 细胞招募双特异性抗体(BsAbs)正在复发/难治性急性髓系白血病(AML)中开展临床开发。尽管缓解率令人鼓舞,但早期临床试验未能证明持久的缓解。在此,我们研究了通过干扰素基因刺激因子(STING)激活先天免疫系统能否增强靶向 CD33 的 BsAb(CD33 BiTE® 分子)对靶细胞的杀伤。事实上,我们表明,当与 STING 激动剂 2',3'-环 GMP–AMP(cGAMP)联合使用时,CD33 BiTE 分子 AMG 330 介导的对 AML 的细胞毒性可大大增强。我们使用体外细胞毒性实验、免疫印迹、转录组分析和广泛的 CRISPR–Cas9 敲除实验来研究 cGAMP 对 AMG330 抗 AML 细胞毒性的增强作用。在机制上,活化的 T 细胞使靶 AML 细胞对 STING 激活致敏

【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:GPL15433、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=GSE253398

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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

T细胞招募双特异性抗体(BsAbs)正在复发/难治性急性髓系白血病(AML)的临床开发中。尽管响应率令人鼓舞,但早期临床试验未能证明持久的响应。在此,我们研究了通过干扰素基因刺激因子(STING)激活先天免疫系统是否能增强靶向CD33的BsAb(CD33 BiTE®分子)对靶细胞的杀伤作用。确实,我们显示,当与STING激动剂2‘,3’-环GMP-AMP(cGAMP)联合使用时,CD33 BiTE分子AMG 330介导的对AML的细胞毒性可以大大增强。我们使用体外细胞毒性试验、免疫印迹、转录组分析和广泛的CRISPR-Cas9敲除实验来研究cGAMP对AMG330抗AML细胞毒性的增强作用。机制上,活化的T细胞通过其效应细胞因子干扰素-γ(IFNγ)和肿瘤坏死因子(TNF)使靶AML细胞对STING激活敏感,导致I型干扰素产生增加和干扰素刺激基因的诱导。

这一反馈作用于T细胞,导致效应细胞因子进一步增加及整体细胞毒性T细胞表型的形成,从而有助于cGAMP增强AMG330介导的裂解效果。因此,我们确立了IFNγ在AMG 330介导的抗AML细胞细胞毒性中的关键作用,以及使AML细胞对STING激动剂响应中的作用。在此,我们提出通过将CD33靶向的双特异性抗体与STING激动剂联合使用,以提高其疗效。

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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