ERBB2信号驱动小细胞肺癌免疫细胞逃逸与免疫治疗耐药 [scRNA-Seq]

源站描述显示研究对人及小鼠小细胞肺癌标本进行高维分析,比较原发与转移灶,发现转移灶MHC-I缺失,并在小鼠中沉默MHC-I可减少免疫细胞浸润、促进转移

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时间序列分类GPL2110310090
GSE283827: ERBB2 signaling drives immune cell evasion and resistance against immunotherapy in small cell lung cancer [scRNA-Seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

ERBB2信号驱动小细胞肺癌免疫细胞逃逸与免疫治疗耐药 [scRNA-Seq]

ERBB2 signaling drives immune cell evasion and resistance against immunotherapy in small cell lung cancer [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为ERBB2 signaling drives immune cell evasion and resistance against immunotherapy in small cell lung cancer [scRNA-Seq],属于肿瘤/肺癌分类,包含1个文件(GSE283827_series_matrix.txt.gz)。源站描述显示研究对人及小鼠小细胞肺癌标本进行高维分析,比较原发与转移灶,发现转移灶MHC-I缺失,并在小鼠中沉默MHC-I可减少免疫细胞浸润、促进转移。数据可用于探索SCLC免疫逃逸与免疫检查点阻断耐药的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)约占所有肺癌的15%,其特征是高度侵袭性的表型和不良的预后。尽管在卡铂和依托泊苷治疗中加入免疫检查点阻断改善了SCLC患者的结局,但SCLC细胞最终获得了逃避免疫监视和对免疫检查点阻断产生耐药的能力。为了阐明介导SCLC免疫细胞逃逸的分子机制,我们对人及小鼠SCLC标本进行了高维分析。我们在此全面分析了原发性和转移性SCLC的配对人类样本,发现SCLC转移灶中MHC-I缺失,表明MHC-I缺失介导了SCLC免疫细胞逃逸。在SCLC细胞中沉默MHC-I大幅减少了免疫细胞浸润,并通过规避免疫监视促进了小鼠中转移的形成

【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:GPL21103、10090。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=GSE283827

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 08 202,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

小细胞肺癌(SCLC)约占所有肺癌的15%,其特征是高度侵袭性的表型和不良的预后。尽管在卡铂和依托泊苷治疗基础上加入免疫检查点阻断改善了SCLC患者的预后,但SCLC细胞最终获得了逃避免疫监视和对免疫检查点阻断产生耐药的能力。为阐明介导SCLC免疫细胞逃逸的分子机制,我们对人和小鼠SCLC标本进行了高维分析。我们在此全面分析了配对的SCLC原发灶和转移灶人体样本,发现SCLC转移灶中MHC-I缺失,表明MHC-I缺失介导了SCLC免疫细胞逃逸。在SCLC细胞中沉默MHC-I可显著减少免疫细胞浸润,并通过规避免疫监视促进小鼠体内转移灶的形成。利用质谱分析和磷酸酪氨酸激酶分析,我们发现ERBB2信号抑制SCLC细胞中MHC-I的表达,并刺激免疫调节转录本。

在机制上,对ERBB2信号轴的遗传学和/或药理学阻断足以以STING依赖的方式诱导MHC-I表达,并防止自体小鼠SCLC中的免疫逃逸。最后,我们证明ERBB2信号轴调控SCLC细胞上的MHC-I表达,并且在维持SCLC免疫逃逸中至关重要。最引人注目的是,我们在此揭示了将ERBB2靶向治疗与抗PD-1靶向治疗联合应用的协同治疗效果,该联合方案在临床前SCLC模型中引发了深刻反应,提示该联合方案可用于未来SCLC患者的临床试验。

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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