多功能外泌体抑制自噬改善非小细胞肺癌免疫耐受

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE298562

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

肿瘤自噬的调控以增强抗肿瘤免疫已引起广泛关注，凸显了其在癌症免疫治疗中的关键作用。然而，精确调控自噬的药物递送先进策略仍亟待解决。在此，我们介绍一种基于靶向外泌体的药物递送系统，能够同时负载抗体和核酸药物，并确保其在肿瘤微环境（TME）中准确释放。我们开发了一种双刺激电穿孔系统，整合纳秒电脉冲和超声以增强外泌体产量，产生富含IL-7 mRNA的外泌体，其过表达CD64受体以高效捕获抗PD-L1抗体。这些多功能自噬抑制和免疫调节外泌体（AI-Exos）旨在抑制肺癌中的自噬并调节免疫反应。递送至肿瘤部位后，AI-Exos介导肽键的酶切以释放IL-7 mRNA。该过程诱导自噬抑制并恢复MHC-I表达，与抗PD-L1免疫检查点抑制协同作用，以克服获得性耐药并增强抗肿瘤疗效。

总之，本研究提出了一种利用工程化外泌体共递送蛋白质抗体与遗传物质的创新方法。该方法为通过靶向自噬调控推进癌症免疫治疗建立了一种有前景的策略。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。