Pitavastatin 克服急性髓系白血病中包括 TP53 突变在内的 venetoclax 耐药机制 II

源站描述指出 venetoclax 在急性髓系白血病中存在固有和获得性耐药,p53 功能缺失、FLT3 突变、MCL-1 上调及线粒体代谢改变是常见耐药机制,而 pitavastatin 可促进人 AML 细胞凋亡

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基因组分类GPL203019606
GSE313029: Pitavastatin counteracts venetoclax resistance mechanisms including TP53 mutation in acute myeloid leukemia II

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

Pitavastatin 克服急性髓系白血病中包括 TP53 突变在内的 venetoclax 耐药机制 II

Pitavastatin counteracts venetoclax resistance mechanisms including TP53 mutation in acute myeloid leukemia II

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Pitavastatin counteracts venetoclax resistance mechanisms including TP53 mutation in acute myeloid leukemia II,属于肿瘤/白血病分类,包含 1 个文件(GSE313029_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱技术(GPL20301,人 9606)。源站描述指出 venetoclax 在急性髓系白血病中存在固有和获得性耐药,p53 功能缺失、FLT3 突变、MCL-1 上调及线粒体代谢改变是常见耐药机制,而 pitavastatin 可促进人 AML 细胞凋亡。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BCL2 抑制剂 venetoclax 在多种血液恶性肿瘤中具有治疗活性。在急性髓系白血病(AML)中,venetoclax 联合低甲基化药物是不适合强化化疗患者的标准治疗,但固有和获得性耐药常见。p53 功能缺失与 venetoclax 耐药密切相关,在 TP53 突变 AML 中,将 venetoclax 加入 5-阿扎胞苷并未提供总生存获益。AML 中其他常见的 venetoclax 耐药机制包括 FLT3 突变、MCL-1 上调和线粒体代谢改变。遗憾的是,直接且组合性地靶向这些机制的药物开发一直具有挑战性。在此我们报告,pitavastatin 作为一种 HMG-CoA 还原酶抑制剂,可促进人 AML 细胞凋亡并克服多种 venetoclax 耐药机制。在临床可达到的……

【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:GPL20301、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=GSE313029

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 22 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

BCL2抑制剂维奈克拉在多种血液系统恶性肿瘤中具有治疗活性。在急性髓系白血病(AML)中,维奈克拉联合低甲基化药物是不适合强化化疗患者的标准治疗方案,但原发性和获得性耐药较为常见。p53功能缺失与维奈克拉耐药密切相关,且在TP53突变型AML中,在5-阿扎胞苷基础上加用维奈克拉并未带来总生存获益。AML中维奈克拉耐药的其他常见机制包括FLT3突变、MCL-1上调以及线粒体代谢改变。遗憾的是,直接且联合靶向这些机制的药物开发一直颇具挑战。在此,我们报道匹伐他汀——一种HMG-CoA还原酶抑制剂——可促进人AML细胞凋亡并克服多种维奈克拉耐药机制。在临床可达到的浓度下,匹伐他汀对携带TP53或FLT3突变的细胞具有强效细胞毒性活性。其凋亡机制涉及不依赖p53的PUMA上调和MCL-1表达降低。匹伐他汀还可抑制线粒体基因表达和氧化代谢。

匹伐他汀的促凋亡作用依赖于香叶基香叶基焦磷酸(GGPP)的耗竭,并可通过抑制GGPP合酶或香叶基香叶基转移酶-1酶来重现。这些结果为将匹伐他汀加入AML治疗方案中以预防或克服venetoclax耐药提供了机制依据。

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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