RRM2靶向纳米载体通过铁死亡放大与免疫重塑增强肝细胞癌射频消融疗效

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦肝细胞癌射频消融后RRM2上调及靶向纳米载体(sS@RBCM/cRGD-phLips)通过敲除RRM2增强RFA疗效的机制

geo
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基因组分类GPL232279606
GSE300290: RRM2-targeted nanocarrier enhances radiofrequency ablation efficacy in hepatocellular carcinoma through ferroptosis amplification and immune remodeling

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

RRM2靶向纳米载体通过铁死亡放大与免疫重塑增强肝细胞癌射频消融疗效

RRM2-targeted nanocarrier enhances radiofrequency ablation efficacy in hepatocellular carcinoma through ferroptosis amplification and immune remodeling

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦肝细胞癌射频消融后RRM2上调及靶向纳米载体(sS@RBCM/cRGD-phLips)通过敲除RRM2增强RFA疗效的机制。数据覆盖RRM2敲除促进铁死亡与免疫原性细胞死亡、上调STAT1–IRF1–ACSL4轴增强脂质过氧化,以及纳米载体促进树突状细胞成熟和细胞毒性T细胞浸润的免疫重塑。可用于研究肝癌RFA联合靶向治疗的分子机制与差异表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肝细胞癌(HCC)尽管广泛应用射频消融(RFA),但死亡率仍高,RFA单药治疗疗效有限。本研究探讨了RFA后HCC组织中核糖核苷酸还原酶M2(RRM2)的上调,并开发了一种靶向纳米递送系统(红细胞膜/cRGD修饰的pH敏感脂质体[sS@RBCM/cRGD-phLips]),通过特异性敲除RRM2来提高RFA疗效。RRM2敲除通过促进铁死亡和免疫原性细胞死亡,协同放大了RFA诱导的肿瘤细胞死亡。机制上,RRM2敲除上调了STAT1–IRF1–酰基辅酶A合成酶长链家族成员4轴,从而增强了脂质过氧化和铁死亡。此外,纳米载体系统增强了树突状细胞成熟和细胞毒性T细胞浸润,从而重塑了t

【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:GPL23227、9606。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE300290

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 25 202,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

肝细胞癌(HCC)尽管广泛应用射频消融(RFA),但死亡率仍居高不下,而RFA作为单一疗法的疗效有限。本研究探讨了RFA后HCC组织中核糖核苷酸还原酶M2(RRM2)的上调,并开发了一种靶向纳米共递送系统(红细胞膜/cRGD修饰的pH敏感脂质体[sS@RBCM/cRGD-phLips]),通过特异性敲除RRM2来提高RFA疗效。RRM2敲除通过促进铁死亡和免疫原性细胞死亡,协同放大了RFA诱导的肿瘤细胞死亡。机制上,RRM2敲除上调了STAT1–IRF1–酰基辅酶A合成酶长链家族成员4轴,从而增强了脂质过氧化和铁死亡。此外,该纳米载体系统增强了树突状细胞成熟和细胞毒性T细胞浸润,从而重塑了肿瘤免疫微环境。体内实验显示,RFA与RRM2靶向纳米颗粒的联合治疗显著抑制了荷HCC小鼠的肿瘤生长并延长了生存期,且全身毒性极小。

值得注意的是,双载纳米颗粒还增强了抗程序性细胞死亡蛋白1疗法的疗效,提示这是一种有前景的HCC联合治疗策略。本研究提出了一种将靶向RRM2的基因编辑与RFA相结合的新型治疗策略,为改善HCC预后提供了一种稳健且协同的方法。

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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