达沙替尼重塑肿瘤微环境并增敏小细胞肺癌免疫治疗[PD1CTLA4]
该数据集来自NCBI GEO,标题为达沙替尼重塑肿瘤微环境并增敏小细胞肺癌免疫治疗[PD1CTLA4],包含1个文件GSE297818_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247
![GSE297818: Dasatinib Remodels the Tumor Microenvironment and Sensitizes Small Cell Lung Cancer to Immunotherapy [PD1CTLA4]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141504.jpg)
基本信息
资源简介
达沙替尼重塑肿瘤微环境并增敏小细胞肺癌免疫治疗[PD1CTLA4]
Dasatinib Remodels the Tumor Microenvironment and Sensitizes Small Cell Lung Cancer to Immunotherapy [PD1CTLA4]
该数据集来自NCBI GEO,标题为达沙替尼重塑肿瘤微环境并增敏小细胞肺癌免疫治疗[PD1CTLA4],包含1个文件GSE297818_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。数据可用于研究达沙替尼联合PD-1和CTLA4免疫检查点阻断在小细胞肺癌中的抗肿瘤效应及相关免疫细胞机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):需要有效策略重振免疫系统以改善小细胞肺癌(SCLC)的预后。用达沙替尼(Dasa)靶向Src家族激酶可在某些癌症类型中引发免疫调节效应。在此,我们探索了在SCLC中将Dasa与免疫检查点阻断联合的潜力。虽然SCLC模型对抗PD-1或抗CTLA4单药治疗无效,但抗PD-1和抗CTLA4联合免疫治疗(ITc)诱导了显著的抗肿瘤反应。此外,Dasa+ITc联合优于单独ITc或Dasa。Dasa+ITc活性由CD4+ T细胞、MHC-II+抗原呈递细胞(APC)和自然杀伤(NK)细胞介导,因为清除这些细胞群会阻碍联合治疗的抗肿瘤疗效。CD4+和CD8+ T细胞、NK细胞、M1样巨噬细胞和CD11c+ APC的肿瘤浸润增加,以及调节性
【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:GPL24247、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=GSE297818
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 18 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
需要有效策略来重振免疫系统,以改善小细胞肺癌(SCLC)的治疗效果。使用达沙替尼(Dasa)靶向Src家族激酶可在某些癌症类型中引发免疫调节效应。在此,我们探索了Dasa与免疫检查点阻断联合应用于SCLC的潜力。虽然SCLC模型对抗PD-1或抗CTLA4单药治疗无效,但抗PD-1与抗CTLA4联合免疫治疗(ITc)诱导了显著的抗肿瘤反应。此外,Dasa+ITc联合方案优于单用ITc或Dasa。Dasa+ITc的活性由CD4+ T细胞、MHC-II+抗原呈递细胞(APCs)和自然杀伤(NK)细胞介导,因为清除这些细胞群会削弱联合治疗的抗肿瘤疗效。在Dasa+ITc治疗的小鼠中,发现肿瘤内CD4+和CD8+ T细胞、NK细胞、M1样巨噬细胞和CD11c+ APCs的浸润增加,而调节性T细胞(Tregs)和M2样巨噬细胞减少。Dasa增加了NK细胞中的CCL5,并减少了CD4+淋巴细胞向Treg细胞的转化。Dasa+ITc疗法在免疫细胞与SCLC细胞的3D共培养中引发了强效的抗肿瘤效果。
体内实验表明,CCL5是Dasa+ITc应答所必需的。在接受免疫治疗的SCLC患者中,包含CD4、CIITA和肿瘤突变负荷的基因特征可预测良好预后。治疗期间,CCL5血浆水平仅在无进展生存期较长的患者中升高,而治疗前分泌组学鉴定出与髓系细胞相关的细胞因子与不良预后显著相关。总之,将Dasa与免疫治疗联合是治疗SCLC的一种策略,其中CCL5可作为监测应答的细胞因子。
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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