E-cadherin上调促进克唑替尼耐药ALK重排肺癌球体形成

研究聚焦于ALK重排肺癌中克唑替尼耐药机制,通过2D和3D细胞系模型及纵向人体活检样本,发现耐药H2228细胞出现肿瘤细胞聚集和球体形成增加,E-cadherin水平升高,敲低E-cadherin可破坏球体形成并恢复药物敏感性

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE284648: Upregulation of E-cadherin Promotes Spheroid Formation in Crizotinib-Resistant ALK-rearranged Lung Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

E-cadherin上调促进克唑替尼耐药ALK重排肺癌球体形成

Upregulation of E-cadherin Promotes Spheroid Formation in Crizotinib-Resistant ALK-rearranged Lung Cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件GSE284648_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱分析,涉及高通量测序平台GPL24676和物种9606。研究聚焦于ALK重排肺癌中克唑替尼耐药机制,通过2D和3D细胞系模型及纵向人体活检样本,发现耐药H2228细胞出现肿瘤细胞聚集和球体形成增加,E-cadherin水平升高,敲低E-cadherin可破坏球体形成并恢复药物敏感性。转录组分析揭示组织形态相关基因上调。数据可用于探索耐药相关基因表达变化及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因融合在肺癌中是一种强效致癌基因。ALK酪氨酸激酶抑制剂的开发改善了患者预后。然而,即使在治疗后,癌症进展也常发生。化疗耐药主要源于ALK看门基因突变的获得以及化疗过程中出现的脱靶旁路机制。为了研究这些旁路机制,我们通过使用2D和3D细胞系模型及纵向人体活检样本,研究了ALK重排肺癌中的克唑替尼耐药。我们发现,克唑替尼耐药的H2228细胞表现出肿瘤细胞聚集和球体形成增加,E-cadherin水平升高。值得注意的是,E-cadherin的缺失深刻破坏了球体形成并恢复了药物敏感性。转录组分析揭示了组织形态相关

【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=GSE284648

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 11 202,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

间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因融合在肺癌中作为一种强效致癌基因发挥作用。ALK酪氨酸激酶抑制剂的开发改善了患者的预后。然而,即使在治疗后,癌症进展仍常发生。化疗耐药性的产生主要是由于ALK中门控突变的获得以及化疗过程中出现的脱靶旁路机制。为了研究这些旁路机制,我们通过使用二维和三维细胞系模型以及纵向人体活检样本,研究了ALK重排肺癌中对克唑替尼的耐药性。我们发现,克唑替尼耐药的H2228细胞表现出肿瘤细胞聚集和球体形成增加,E-钙黏蛋白水平升高。值得注意的是,E-钙黏蛋白的缺失深刻破坏了球体形成并恢复了药物敏感性。转录组分析揭示了组织形态相关基因的上调;特别是,EpCAM在球体的突出区域高表达。值得注意的是,纵向活检分析还表明,在化疗期间,ALK重排肺癌患者的E-钙黏蛋白和EpCAM表达增强。

我们提出,脱靶耐药性是由形态发生基因的上调所介导的,这些基因在肿瘤进化过程中驱动细胞 clustering 和球体形成。为了克服化疗耐药性,监测治疗期间的肿瘤进化至关重要。追踪细胞的集体迁移可能成为一个新的治疗靶点。

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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