CD33靶向CAR-T联合地西他滨治疗急性髓系白血病

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 CD33 靶向嵌合抗原受体 T 细胞(CAR-T)联合地西他滨(DAC)治疗急性髓系白血病(AML)

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE289928: Combining CD33-Targeted Chimeric Antigen Receptor T cells with Decitabine for 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

CD33靶向CAR-T联合地西他滨治疗急性髓系白血病

Combining CD33-Targeted Chimeric Antigen Receptor T cells with Decitabine for Acute Myeloid Leukemia

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 CD33 靶向嵌合抗原受体 T 细胞(CAR-T)联合地西他滨(DAC)治疗急性髓系白血病(AML)。数据包含 1 个文件,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL16791。研究通过流式细胞术、抗体结合能力分析、脱颗粒、胞内细胞因子表达及肿瘤细胞杀伤实验评估 CAR-T 功能,并考察体内抗白血病活性。该数据可用于探索 CD33-CAR-T 与 DAC 联合治疗的分子特征与疗效机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:复发和/或难治性(r/r)急性髓系白血病(AML)是一种预后差、治疗选择有限的难治性疾病。CD33 是一种表达于超过 85% 的 AML 原始细胞表面的细胞表面抗原,是嵌合抗原受体(CAR)T 细胞治疗的有前景靶点。地西他滨(DAC)是一种低甲基化剂(HMA),是 AML 患者耐受良好的治疗方法。将抗 CD33 免疫治疗与 HMA 联合已在无法耐受强化化疗的 AML 患者中显示出获益。我们的目标是开发最优的 CD33-CAR T 细胞,并将其与 DAC 联合,为 AML 提供有效治疗。方法:采用流式细胞术和抗体结合能力分析测量细胞表面标志物表达。采用脱颗粒、胞内细胞因子表达和肿瘤细胞杀伤实验评估 CAR-T 细胞体外功能。体内抗白血病活性被检

【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:GPL16791、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=GSE289928

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 23 202,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

背景:复发和/或难治性(r/r)急性髓系白血病(AML)是一种治疗难度大、预后差且治疗选择有限的疾病。CD33是一种表达于超过85%的AML原始细胞表面的细胞表面抗原,是嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法的有前景的靶点。地西他滨(DAC)是一种低甲基化药物(HMA),对AML患者是一种耐受性良好的治疗方法。将抗CD33免疫疗法与HMA联合使用已在无法耐受强化化疗的AML患者中显示出益处。我们的目标是开发最优的CD33-CAR T细胞,并将其与DAC联合使用,为AML提供有效的治疗。方法:采用流式细胞术和抗体结合能力分析来测定细胞表面标志物的表达。采用脱颗粒、细胞内细胞因子表达和肿瘤细胞杀伤试验来评估CAR-T细胞在体外的功能。在AML异种移植NSG小鼠中检测体内抗白血病活性,并通过生物发光成像监测白血病负荷。集落形成单位试验评估了CD33-CAR T细胞对正常造血的影响。

公共数据集分析评估了两个变量之间的相关性,例如CD33 mRNA表达与DNA甲基化。在杀伤试验后,使用成对受控流形近似(PaCMAP)对T细胞-患者AML原始细胞微环境进行了可视化。Bulk RNA-seq分析了AML细胞暴露于DAC后mRNA和信号通路的变化。结果:我们使用人源化抗CD33 scFv生成了CD33-CAR T细胞,并发现CD8H版本对CD33⁺ AML细胞系的效力强于IgG4(EQ)变体。CH8H CAR T细胞表现出强大的效应功能,并显著降低了NSG小鼠的AML肿瘤负荷,且未损害HSPC集落形成。计算机分析揭示CD33甲基化与基因表达之间呈负相关。DAC预处理上调了CD33表达,增强了CD33-CAR T细胞在体外和体内对AML细胞的清除,尤其是在c

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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