病毒模拟驱动的癌症免疫治疗:细胞外囊泡递送活化RIG-I与MDA5

该数据集来自 NCBI GEO,标题为病毒模拟驱动的癌症免疫治疗:细胞外囊泡递送活化 RIG-I 与 MDA5,属于肿瘤/肝癌分类

geo
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时间序列分类GPL2424710090
GSE350049: Viral Mimicry-Driven Cancer Immunotherapy via Extracellular Vesicle-Mediated Delivery of Activated RIG-I and MDA5

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

病毒模拟驱动的癌症免疫治疗:细胞外囊泡递送活化RIG-I与MDA5

Viral Mimicry-Driven Cancer Immunotherapy via Extracellular Vesicle-Mediated Delivery of Activated RIG-I and MDA5

该数据集来自 NCBI GEO,标题为病毒模拟驱动的癌症免疫治疗:细胞外囊泡递送活化 RIG-I 与 MDA5,属于肿瘤/肝癌分类。数据包含 1 个文件 GSE350049_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。研究通过工程化细胞外囊泡向肿瘤相关髓系细胞胞质共递送持续活化的 RIG-I 和 MDA5 蛋白,在皮下与原位肿瘤模型中诱导完全消退,清除肝肺转移,并与 PD-1 阻断协同。该数据可用于分析病毒模拟相关免疫信号及 CXCL9-CXCL10-CXCR3 通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒模拟——在无感染情况下激活抗病毒先天免疫——可将免疫冷肿瘤转化为炎症肿瘤,但当前方法依赖非特异性表观遗传药物或仅激活单一 RIG-I 样受体(RLR)的合成 RNA 配体,临床活性有限。在此,我们开发了工程化细胞外囊泡,将持续活化的 RIG-I 和 MDA5 蛋白(EVsR&M)共递送至肿瘤相关髓系细胞的胞质。EVsR&M 比 poly(I:C) 引发更强的反应,在皮下和原位肿瘤模型中诱导完全肿瘤消退,清除已建立的肝和肺转移,防止肿瘤再挑战,并与 PD-1 阻断协同且未检测到毒性。单细胞转录组学和遗传扰动表明 CXCL9-CXCL10-CXCR3 信号参与偶联巨噬细胞

【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:GPL24247、10090。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=GSE350049

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 09 202,引用时请注意版本时效。

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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

病毒模拟——即在无感染情况下激活抗病毒先天免疫——可将免疫“冷”肿瘤转化为炎症性肿瘤,但当前方法依赖于非特异性表观遗传药物或合成RNA配体,这些配体仅激活单一RIG-I样受体(RLR),且临床活性有限。在此,我们开发了工程化细胞外囊泡,可将组成性活化的RIG-I和MDA5蛋白(EVsR&M)共同递送至肿瘤相关髓系细胞的胞质中。EVsR&M比poly(I:C)引发更强的反应,在皮下和原位肿瘤模型中诱导完全肿瘤消退,清除已形成的肝和肺转移灶,防止肿瘤再攻击,并与PD-1阻断协同作用且未检测到毒性。单细胞转录组学和遗传扰动表明CXCL9-CXCL10-CXCR3信号传导将巨噬细胞重编程与效应T细胞募集耦合。EVsR&M还在新鲜切除的人肝细胞癌外植体中激活了RLR信号传导。

因此,非配体依赖性地递送活化的RIG-I和MDA5蛋白,提供了一种潜在可转化的策略,用以引发可控的病毒模拟和系统性抗肿瘤免疫。

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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