PRJNA1065460:STING激活改善急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗

该数据集来自NCBI,主题为STING激活增强CD33双特异性抗体(AMG 330)对急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1065460: 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
2026-10-20

资源简介

PRJNA1065460:STING激活改善急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗

该数据集来自NCBI,主题为STING激活增强CD33双特异性抗体(AMG 330)对急性髓系白血病的T细胞衔接免疫治疗。源站描述涉及体外细胞毒性实验、免疫印迹、转录组分析和CRISPR-Cas9敲除实验,用于研究cGAMP增强AMG330杀伤AML的机制。数据主题标签为转录组或基因表达,可用于探索STING通路激活与双特异性抗体疗效相关的基因表达变化及机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【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)正处于复发/难治性急性髓系白血病(AML)的临床开发阶段。尽管缓解率令人鼓舞,但早期临床试验未能证明持久缓解。在此,我们研究了通过干扰素基因刺激因子(STING)激活先天免疫系统是否能增强靶向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'-环鸟苷酸-腺苷酸(cGAMP)联合使用时,CD33 BiTE分子AMG 330介导的抗AML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

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1065460

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1065460

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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。

这反馈至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,从而促进了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细胞毒性以及使AML细胞对STING激动剂响应中的关键作用。在此,我们提出通过将靶向CD33的双特异性抗体(BsAbs)与STING激动剂联合使用,以提高其疗效。总体设计:来自三名不同健康供体的HL-60细胞和人T细胞,在存在AMG 330±cGAMP的条件下共培养8小时,随后通过FACS分离并进行RNA测序。数据集展示了所有条件下(cBiTE、cBiTE+cGAMP、AMG330、AMG330+cGAMP)及每位供体T细胞的基因表达数据,涵盖去多重化、映射、过滤、标准化及跨条件方差稳定化处理后的每个映射基因。

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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