GSE285498：大麻二酚增强DNA损伤后p53驱动的非小细胞肺癌自噬性细胞死亡：超越经典通路的新型协同策略

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285498

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数据说明

寻找更有效、更安全的癌症疗法，促使人们日益关注使用成熟药物的联合治疗。本研究探讨了大麻二酚（CBD）——一种来源于大麻的化合物——增强依托泊苷对非小细胞肺癌（NSCLC）抗癌作用的潜力。尽管CBD主要用于控制儿童期癫痫，但其更广泛的治疗应用正被积极研究，尤其是在肿瘤学领域。我们的结果显示，在测试的多种化疗药物中，依托泊苷与CBD联合使用时对NSCLC细胞活力的降低最为显著。为理解这种协同效应，我们进行了广泛的转录组学和蛋白质组学分析，结果表明CBD与依托泊苷联合使用上调了与自噬性细胞死亡相关的基因，同时下调了已知驱动肿瘤进展的关键癌基因。这种对细胞死亡和癌基因抑制的双重作用由PI3K-AKT-mTOR信号通路的失活所介导——该通路是细胞生长和存活的关键调控因子——并且依赖于p53状态。

有趣的是，我们的分析显示，这种联合疗法并不依赖于传统的大麻素受体或瞬时受体电位阳离子通道，这表明CBD通过新颖的、非经典机制发挥其抗癌作用。研究结果表明，CBD与依托泊苷的联合使用可能代表一种开创性的非小细胞肺癌（NSCLC）治疗方法，特别是在传统疗法失败的情况下。通过诱导自噬性细胞死亡和抑制致癌途径，这一治疗策略为增强NSCLC的治疗效果提供了一条充满希望的新途径，尤其是在p53功能完整的肿瘤中。

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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