口服万古霉素联合SBRT治疗早期非小细胞肺癌免疫调节数据集

该数据集来自一项随机、开放标签的试点研究,评估口服万古霉素联合立体定向体部放疗(SBRT)在医学上不可手术的早期非小细胞肺癌患者中的免疫调节作用

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基因组分类GPL246769606
GSE277984: Immune System Modulation with Oral Vancomycin in combination with Stereotactic Body Radiotherapy (SBRT) for medically inoperable Early-Stage Non-small Cell Lung Cancer

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

口服万古霉素联合SBRT治疗早期非小细胞肺癌免疫调节数据集

Immune System Modulation with Oral Vancomycin in combination with Stereotactic Body Radiotherapy (SBRT) for medically inoperable Early-Stage Non-small Cell Lung Cancer

该数据集来自一项随机、开放标签的试点研究,评估口服万古霉素联合立体定向体部放疗(SBRT)在医学上不可手术的早期非小细胞肺癌患者中的免疫调节作用。数据包含高通量测序表达谱,可用于分析万古霉素对PBMC抗原呈递机制表达、T细胞活化、肠道微生物组组成及代谢物谱的影响,并探索其与无进展生存期和总生存期的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们报告了一项随机、开放标签的试点研究结果,该研究评估口服万古霉素联合SBRT在早期非小细胞肺癌中的效果。基于先前研究,发现万古霉素通过调节肠道微生物群和增强免疫反应来增强抗肿瘤效果,显著改善无进展生存期和总生存期(P.F.S.和O.S.)。接受万古霉素治疗的患者(从SBRT前一周开始,125 mg每日四次,持续5周)显示PBMC中抗原呈递机制表达增加,同时T细胞活化,肠道微生物组组成和代谢物谱发生显著变化,包括短链脂肪酸减少和TNF-beta水平升高。不良事件极少,万古霉素似乎协同增强放疗诱导的抗肿瘤免疫,使其成为改善肿瘤学结局的可行策略。进一步研究

【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=GSE277984

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

我们报告了一项随机、开放标签的初步研究结果,评估口服万古霉素联合SBRT在早期非小细胞肺癌中的疗效。基于既往研究,万古霉素被发现可通过调节肠道微生物群和增强免疫反应来增强抗肿瘤效果,显著改善无进展生存期和总生存期(P.F.S.和O.S.)。接受万古霉素治疗的患者(从SBRT前一周开始,125 mg每日四次,持续5周)显示PBMCs中抗原呈递机制表达增加,同时伴有T细胞活化,肠道微生物组组成和代谢物谱发生显著变化,包括短链脂肪酸减少和TNF-beta水平升高。万古霉素不良事件极少,似乎可协同增强放疗诱导的抗肿瘤免疫,使其成为改善肿瘤学结局的可行策略。需要更大队列的进一步研究来证实这些结果。

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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