GSE242860:可溶性免疫检查点因子作为PD-1阻断的补充生物标志物反映抗肿瘤免疫耗竭

该数据集来自NCBI,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受PD-1/PD-L1阻断治疗前的可溶性免疫检查点因子(sPD-L1、sPD-1、sCTLA-4)检测

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其他分类Expression profiling by array9606
GSE242860: Soluble immune-checkpoint factors as a complementary biomarker for PD-1 blockade reflect exhaustion of antitumor immunity

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-07

资源简介

GSE242860:可溶性免疫检查点因子作为PD-1阻断的补充生物标志物反映抗肿瘤免疫耗竭

Soluble immune-checkpoint factors as a complementary biomarker for PD-1 blockade reflect exhaustion of antitumor immunity

该数据集来自NCBI,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受PD-1/PD-L1阻断治疗前的可溶性免疫检查点因子(sPD-L1、sPD-1、sCTLA-4)检测。研究包含前瞻性生物标志物发现试验(队列A,50例经治NSCLC患者接受nivolumab)及回顾性观察研究(队列B至E,涵盖PD-1/PD-L1阻断、化疗或靶向治疗患者),采用高灵敏化学发光法测定血浆可溶性免疫检查点分子。数据可用于探索这些因子与治疗反应的关系,辅助患者分层与免疫治疗生物标志物研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。需要对非小细胞肺癌(NSCLC)患者进行精确分层,以恰当应用PD-1/PD-L1阻断治疗。方法。我们测量了晚期NSCLC患者在PD-1/PD-L1阻断前血浆中PD-L1、PD-1和CTLA-4的可溶性(s)形式。前瞻性生物标志物发现试验(队列A),50例经治NSCLC患者接受nivolumab。在队列B至E中,回顾性观察研究评估了接受任何PD-1/PD-L1阻断(队列B和C)、细胞毒性化疗(D)或靶向治疗(E)的晚期NSCLC患者的可溶性免疫检查点分子。从所有患者获取血液样本,并使用基于高灵敏化学发光法的测定评估可溶性免疫检查点分子。结果。对PD-1/PD-L1阻断治疗的无反应与更高浓度相关

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、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=GSE242860

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 17 202,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

背景。非小细胞肺癌(NSCLC)患者需要精确分层,以恰当应用PD-1/PD-L1阻断治疗。方法。我们检测了晚期NSCLC患者在PD-1/PD-L1阻断治疗前血浆中PD-L1、PD-1和CTLA-4的可溶性(s)形式。前瞻性生物标志物发现试验(队列A)中,50例经治NSCLC患者接受纳武利尤单抗治疗。在队列B至E的回顾性观察研究中,评估了接受任何PD-1/PD-L1阻断治疗(队列B和C)、细胞毒性化疗(D)或靶向治疗(E)的晚期NSCLC患者的可溶性免疫检查点分子。从所有患者获取血样,并使用基于化学发光的高灵敏度测定法评估可溶性免疫检查点分子。结果。在免疫反应性(热)肿瘤患者中,对PD-1/PD-L1阻断治疗无反应与这些可溶性免疫因子浓度较高相关。在接受细胞毒性化疗或靶向治疗的患者中未观察到这种相关性。

对肿瘤大小、肿瘤组织中PD-L1表达(tPD-L1)以及肿瘤组织和外周血CD8+ T细胞中的基因表达进行整合分析显示,三种可溶性免疫因子的高浓度与抗肿瘤免疫的高度或终末耗竭相关。sPD-L1与sCTLA-4的联合能够有效区分免疫反应性肿瘤患者的应答情况。结论:可溶性免疫因子的联合可能有助于识别因抗肿瘤免疫终末耗竭而不太可能对PD-1/PD-L1阻断治疗产生应答的患者。我们的数据提示,这种联合可能为NSCLC患者提供一种补充tPD-L1的生物标志物。

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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