Bojungikki-Tang增强Pembrolizumab在人PBMC注射H460荷瘤小鼠中的疗效

该数据集来自NCBI,包含1个文件GSE260575_series_matrix.txt.gz,主题为肿瘤/肺癌,采用高通量测序表达谱分析

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基因组分类GPL185739606
GSE260575: Bojungikki-Tang Enhances the Efficacy of Pembrolizumab Treatment in Human PBMC-Injected H460 Tumor-Bearing Mice

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

Bojungikki-Tang增强Pembrolizumab在人PBMC注射H460荷瘤小鼠中的疗效

Bojungikki-Tang Enhances the Efficacy of Pembrolizumab Treatment in Human PBMC-Injected H460 Tumor-Bearing Mice

该数据集来自NCBI,包含1个文件GSE260575_series_matrix.txt.gz,主题为肿瘤/肺癌,采用高通量测序表达谱分析。研究考察Bojungikki-Tang与pembrolizumab联合在人PBMC注射的H460荷瘤MHCⅠ/Ⅱ双敲除NSG小鼠中的抗肿瘤效果,发现联合治疗通过调节免疫细胞活化显著抑制肿瘤生长,并减少表达PD-1和LAG-3的CD8(+)和CD4(+) T细胞耗竭比例。数据可用于免疫检查点抑制剂联合治疗相关的基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫检查点抑制剂(ICIs)已成为非小细胞肺癌的主要治疗选择,但其疗效仍然有限,因为只有一部分患者对ICIs有应答。Bojungikki-Tang(BJIKT)是一种广泛使用的草药,从10种药用植物中提取,已被大量研究作为抗癌药物的联合治疗。在本研究中,我们检查了BJIKT和pembrolizumab联合给药在人外周血单核细胞(PBMC)注射的H460荷瘤MHCⅠ/Ⅱ双敲除NSG小鼠中的潜在抗肿瘤效果。我们发现,BJIKT和pembrolizumab联合治疗通过调节免疫细胞的活化显著抑制了肿瘤生长。免疫组织化学分析显示,联合治疗降低了表达PD-1和LAG-3标志物的CD8(+)和CD4(+) T细胞的耗竭比例。

【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:GPL18573、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=GSE260575

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 04 202,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

免疫检查点抑制剂(ICIs)已成为非小细胞肺癌的主要治疗选择,但其疗效仍然有限,因为只有一部分患者对ICIs有反应。补中益气汤(BJIKT)是一种广泛使用的草药,从10种药用植物中提取,已被大量研究作为抗癌药物的联合治疗。在这项研究中,我们检查了BJIKT和pembrolizumab联合给药在人外周血单核细胞(PBMC)注射的H460肿瘤 bearing MHC Ⅰ/Ⅱ双敲除NSG小鼠中的潜在抗肿瘤作用。我们发现,BJIKT和pembrolizumab联合治疗通过调节免疫细胞的活化显著抑制了肿瘤生长。免疫组化分析显示,联合治疗降低了肿瘤组织中表达PD-1和LAG-3标记的CD8(+)和CD4(+) T细胞的耗竭比例。我们的转录组分析表明,BJIKT增强了T细胞功能和TNF信号传导,并抑制TGF-β信号传导以诱导细胞周期停滞和凋亡。

此外,BJIKT与pembrolizumab联合使用时,通过免疫相关通路协同展现出抗肿瘤效应。综上所述,联合治疗改变了免疫细胞并调控了抗肿瘤免疫反应,为更有效地理解BJIKT在肿瘤微环境中的作用铺平了道路。

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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