IL-16 产生是淋巴瘤对 BTK 抑制剂和 R-CHOP 耐药的一种机制
数据围绕 B 细胞淋巴瘤对 BTK 抑制剂和 R-CHOP 的耐药机制,涉及慢性 ibrutinib 暴露建立的边缘区淋巴瘤耐药模型及转录组、表观遗传和蛋白质组分析

基本信息
资源简介
IL-16 产生是淋巴瘤对 BTK 抑制剂和 R-CHOP 耐药的一种机制
IL-16 production is a mechanism of resistance to BTK inhibitors and R-CHOP in lymphomas
该数据集来自 NCBI GEO(GSE330451),包含 1 个文件 GSE330451_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 GPL16791。数据围绕 B 细胞淋巴瘤对 BTK 抑制剂和 R-CHOP 的耐药机制,涉及慢性 ibrutinib 暴露建立的边缘区淋巴瘤耐药模型及转录组、表观遗传和蛋白质组分析。可用于研究 IL-16 介导的非遗传性耐药机制及相关通路重编程(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 08 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):对 Bruton 酪氨酸激酶(BTK)抑制剂的耐药仍是 B 细胞淋巴瘤的主要临床挑战,且常在没有 BTK 或 PLCG2 突变的情况下发生。在此,我们研究了边缘区淋巴瘤(MZL)中 ibrutinib 耐药的非遗传机制及其更广泛的治疗意义。慢性 ibrutinib 暴露产生了一个耐药 MZL 模型,该模型对 BTK 抑制剂和降解剂表现出交叉耐药,但没有多药耐药或遗传改变的证据。整合的转录组、表观遗传和蛋白质组分析揭示了广泛的重编程,包括 PI3K/AKT、MAPK 和 MYC 通路的激活,凋亡和氧化磷酸化的抑制,以及显著的细胞因子分泌表型。白细胞介素-16(IL-16)成为耐药的核心介质。IL-16 在转录水平上调、被主动分泌,并足以诱导 ibr
【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=GSE330451
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 10 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
布鲁顿酪氨酸激酶(BTK)抑制剂耐药仍是B细胞淋巴瘤临床面临的一大难题,且常在不伴BTK或PLCG2突变的情况下发生。本研究探讨了边缘区淋巴瘤(MZL)中伊布替尼耐药的非遗传机制及其更广泛的治疗意义。长期伊布替尼暴露可建立耐药MZL模型,该模型对BTK抑制剂及降解剂表现出交叉耐药,但无多重耐药或基因改变的证据。整合转录组学、表观遗传学和蛋白质组学分析揭示了广泛的重编程,包括PI3K/AKT、MAPK和MYC通路的激活、凋亡和氧化磷酸化的抑制,以及显著的细胞因子分泌表型。白细胞介素-16(IL-16)成为耐药的核心介质。IL-16在转录水平上调并主动分泌,且足以在多种CD9阳性MZL、套细胞淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病(CLL)及活化B细胞样弥漫性大B细胞淋巴瘤模型中诱导伊布替尼耐药。在不伴BTK/PLCG2突变的伊布替尼难治性CLL患者中,血清IL-16水平升高。
在机制上,IL-16结合富含CD9的膜微结构域以激活PI3Kδ,从而维持AKT和ERK信号传导、稳定MYC、诱导NF-κB依赖性程序,并上调抗凋亡效应分子,包括BFL1(BCL2A1)。药理学或遗传学手段破坏IL-16/CD9/PI3K轴可恢复对BTK抑制剂和R-CHOP的敏感性,并消除原代CLL样本中IL-16诱导的信号传导。总之,由IL-16/CD9驱动、受表观遗传调控的生存通路是BTK抑制剂和化学免疫治疗耐药的一种可能机制,支持在难治性B细胞淋巴瘤中靶向该轴进行治疗。
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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