EGFR突变非小细胞肺癌靶向治疗耐药相关肿瘤微环境空间动态
该数据集来自 NCBI GEO（GSE288758），聚焦 EGFR 突变阳性非小细胞肺癌靶向治疗早期耐药相关的肿瘤微环境空间动态
基本信息
资源简介
EGFR突变非小细胞肺癌靶向治疗耐药相关肿瘤微环境空间动态
Spatial dynamics of the tumor microenvironment associated with emerging resistance to targeted therapy in EGFR-mutated non–small cell lung cancer
该数据集来自 NCBI GEO（GSE288758），聚焦 EGFR 突变阳性非小细胞肺癌靶向治疗早期耐药相关的肿瘤微环境空间动态。研究对同一患者治疗前与治疗后的肿瘤样本进行空间转录组分析，探索早期耐药机制。数据包含 1 个文件（GSE288758_series_matrix.txt.gz），涉及 GPL34284 平台与人类样本（9606）。可用于研究成纤维细胞比例与活化、TNF-α/NF-κB 信号激活的肿瘤细胞亚群、肿瘤细胞与免疫及基质细胞互作，以及未成熟与成熟 TLS 在耐药和长期响应样本中的差异（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Feb 04 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂（TKIs）为 EGFR 突变阳性非小细胞肺癌提供治疗获益，但部分个体出现早期耐药。我们对同一患者治疗前和治疗后的肿瘤样本进行了空间转录组学分析，以探索这种早期耐药的潜在机制。成纤维细胞的比例和活化随早期耐药的发生而增加，而一个独特的肿瘤细胞簇甚至在治疗前就显示出通过 NF-κB 通路激活肿瘤坏死因子-α 信号。同样在早期耐药样本中，特定肿瘤细胞簇与免疫细胞和基质细胞发生相互作用。未成熟三级淋巴结构（TLSs）在早期耐药样本中富集，而成熟 TLSs 则在长期响应样本中观察到。这些 fi
【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：Other、GPL34284、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=GSE288758
【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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- OpenDataLab:
数据说明
Epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors (TKIs) provide therapeutic benefit in EGFR mutation–positive non–small cell lung cancer, but some individuals develop early resistance. We performed spatial transcriptomics analysis of pre- and posttreatment tumor samples from the same patients to explore the underlying mechanisms of such early resistance. The proportion and activation of fibroblasts increased in association with the development of early resistance, whereas a distinct tumor cell cluster showed activation of tumor necrosis factor–α signaling via the NF-B pathway even before treatment. Also in the early resistance sample, specific tumor cell clusters interacted with immune and stromal cells. Immature tertiary lymphoid structures (TLSs) were enriched in the early resistance sample, whereas mature TLSs were observed in the long-term response sample. These findings implicate tumor heterogeneity and an inflammatory tumor microenvironment in early EGFR-TKI resistance, providing insight into potential therapeutic strategies to improve treatment outcomes.
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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