新型临床前药物SpiD3对耐药慢性淋巴细胞白血病的作用

研究聚焦新型临床前药物SpiD3对耐药慢性淋巴细胞白血病(CLL)的作用,涉及BCR信号、NF-κB、BCL2、UPR及ROS等机制

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时间序列预测GPL185739606
GSE267095: The Effect of a Novel Preclinical Agent, SpiD3, on Drug-resistant Chronic Lymphocytic Leukemia

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

新型临床前药物SpiD3对耐药慢性淋巴细胞白血病的作用

The Effect of a Novel Preclinical Agent, SpiD3, on Drug-resistant Chronic Lymphocytic Leukemia

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE267095_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GPL18573。研究聚焦新型临床前药物SpiD3对耐药慢性淋巴细胞白血病(CLL)的作用,涉及BCR信号、NF-κB、BCL2、UPR及ROS等机制。数据可用于探索SpiD3在CLL细胞中的表达调控与耐药逆转潜力,支持药物反应预测及机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B细胞受体(BCR)信号是慢性淋巴细胞白血病(CLL)的核心驱动因素,同时伴随促生存通路(如NF-κB)的激活和抗凋亡通路(如BCL2)的异常,最终导致CLL细胞存活和耐药。一线靶向治疗如依鲁替尼(IBR)和维奈克拉(VEN)已显著改善CLL管理。然而,持续存在的CLL细胞导致约20%的患者复发,这表明需要具有新方法的替代疗法来消除CLL细胞并克服耐药机制。SpiD3是类似物19的新型螺环二聚体,显示出NF-κB抑制活性。最近,我们已经表明,SpiD3通过促进未折叠反应通路(UPR)的无效激活和活性氧(ROS)的产生,导致不可克服的内质网,从而抑制CLL增殖并诱导细胞毒性。

【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:GPL18573、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=GSE267095

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

B细胞受体(BCR)信号传导是慢性淋巴细胞白血病(CLL)的核心驱动因素,同时伴有促生存通路(如NF-κB)的激活和抗凋亡通路(如BCL2)的异常,最终导致CLL细胞存活和耐药。一线靶向治疗药物如伊布替尼(IBR)和维奈克拉(VEN)已从根本上改善了CLL的管理。然而,持续存在的CLL细胞导致约20%的患者复发,这表明需要具有新方法的替代疗法来消除CLL细胞并克服耐药机制。SpiD3是类似物19的新型螺环二聚体,显示出NF-κB抑制活性。最近,我们已经证明SpiD3通过促进未折叠蛋白反应通路(UPR)的无效激活和活性氧(ROS)的产生,导致不可克服的内质网应激,从而抑制CLL增殖并诱导细胞毒性。对IBR和VEN耐药的CLL细胞系进行RNA测序分析显示,铁死亡、UPR信号传导和氧化应激是SpiD3治疗调节的主要通路之一。

通过考察SpiD3在CLL临床前模型中诱导的蛋白质聚集、ROS产生及铁死亡,我们的数据表明SpiD3具有显著的抗白血病特性及CLL细胞毒性,包括在对当前一线治疗耐药的细胞系中亦然,这为将SpiD3开发为管理复发/难治性CLL疾病的新型治疗策略提供了依据。

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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