NSCLC患者新抗原靶向DC疫苗诱导持久T细胞应答的全分化状态数据集

该数据集来自一项针对早期可切除NSCLC患者的新抗原靶向树突状细胞疫苗I期临床试验,包含6例患者自体单核细胞来源DC负载新抗原后静脉注射的免疫原性与安全性研究

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基因组分类GPL246769606疫苗编码
GSE240361: Neoantigen-targeted DC vaccine generates durable T cell responses exhibiting the full spectrum of differentiation states in NSCLC patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

NSCLC患者新抗原靶向DC疫苗诱导持久T细胞应答的全分化状态数据集

Neoantigen-targeted DC vaccine generates durable T cell responses exhibiting the full spectrum of differentiation states in NSCLC patients

该数据集来自一项针对早期可切除NSCLC患者的新抗原靶向树突状细胞疫苗I期临床试验,包含6例患者自体单核细胞来源DC负载新抗原后静脉注射的免疫原性与安全性研究。数据以高通量测序表达谱为主,可用于分析疫苗诱导的T细胞应答及分化状态,支持肿瘤免疫治疗相关标志物与疗效关联的探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。基于树突状细胞(DC)的新抗原疫苗接种有望成为早期可切除NSCLC患者安全有效的辅助治疗。DC具有独特能力,可引发强效抗肿瘤T细胞应答,而新抗原是引发高亲和力T细胞应答的理想靶点,具有极佳的肿瘤特异性。在此,我们展示了一项I期临床试验的结果,该试验在六名早期已切除NSCLC患者中评估了一种靶向新抗原的新型DC疫苗。方法。根据4天方案制备负载新抗原的自体单核细胞来源DC(Neo-mDCs)。Neo-mDCs按照患者内剂量递增方案静脉注射。试验主要终点为安全性。次要终点为可行性、免疫原性和无复发生存期。结果。疫苗制备是可行的

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240361

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 17 202,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

背景。基于树突状细胞(DC)的新抗原疫苗有望成为早期、可切除非小细胞肺癌(NSCLC)患者安全有效的辅助治疗。DC具有独特的能力,可引发强效的抗肿瘤T细胞反应,而新抗原是引发高亲和力T细胞反应并具有优异肿瘤特异性的理想靶点。在此,我们展示了一项I期临床试验的结果,该试验评估了一种靶向新抗原的新型DC疫苗在六名早期、已切除NSCLC患者中的应用。方法。根据4天方案制备负载新抗原的自体单核细胞来源DC(Neo-mDCs)。Neo-mDCs按照患者内剂量递增方案进行静脉注射。试验的主要终点为安全性。次要终点为可行性、免疫原性和无复发生存期。结果。疫苗制备在10名患者中的6名中可行。毒性仅限于1-2级不良事件。在6名接种疫苗的患者中有5名观察到全身性T细胞反应,且以CD8+ T细胞为主,这些细胞可在末次给药后>1.5年于离体条件下以>1.5%的高频率被检测到。

此外,单细胞分析表明,CD8+ T细胞反应群体是多克隆的,并呈现出几乎全部的T细胞分化状态谱系,包括与持久记忆相关的类初始状态,但不包括耗竭细胞状态。六名接种疫苗的患者中有三名出现疾病复发。结论:新抗原负载的mDC疫苗接种在早期NSCLC患者中安全、可行,并能诱导产生包含持久记忆细胞和效应细胞的新抗原特异性多克隆T细胞反应,提示具有临床潜力。

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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