纵向液体活检识别头颈鳞癌免疫检查点阻断应答早期预测生物标志物 [bulk RNA-seq]

研究结合单细胞与 bulk RNA 测序及配对 TCR 测序，发现效应记忆 T 细胞（Tem）和 B 细胞的早期扩增与 ICB 应答相关，并构建 Tem 与 B 细胞特征复合的 LiBIO 评分，用于预测 HNSCC 血液和肿瘤队列的 ICB 应答，且可推广至黑色素瘤、非小细胞肺癌和乳腺癌

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基因组预测GPL2424710090

GSE299686: Longitudinal liquid biopsy identifies an early predictive biomarker of immune checkpoint blockade response in head and neck squamous cell carcinoma [bulk RNA-seq]

基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-18

资源简介

纵向液体活检识别头颈鳞癌免疫检查点阻断应答早期预测生物标志物 [bulk RNA-seq]

Longitudinal liquid biopsy identifies an early predictive biomarker of immune checkpoint blockade response in head and neck squamous cell carcinoma [bulk RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO（GSE299686），为头颈鳞状细胞癌（HNSCC）小鼠模型经抗PD-1治疗后的纵向外周免疫应答研究，包含 bulk RNA-seq 数据，共 1 个文件（GSE299686_series_matrix.txt.gz）。研究结合单细胞与 bulk RNA 测序及配对 TCR 测序，发现效应记忆 T 细胞（Tem）和 B 细胞的早期扩增与 ICB 应答相关，并构建 Tem 与 B 细胞特征复合的 LiBIO 评分，用于预测 HNSCC 血液和肿瘤队列的 ICB 应答，且可推广至黑色素瘤、非小细胞肺癌和乳腺癌。数据可用于 ICB 应答预测标志物的探索与验证（来源 NCBI）。

【数据集背景】

源站首次发布：Jun 12 202。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：免疫检查点阻断（ICB）改善了头颈鳞状细胞癌（HNSCC）的结局，但仍缺乏可用于指导治疗的预测性血液生物标志物。我们在接受抗PD-1治疗的小鼠 HNSCC 模型中纵向分析了外周免疫应答，使用单细胞和 bulk RNA 测序并结合配对 TCR 测序。效应记忆 T 细胞（Tem）和 B 细胞的早期扩增与 ICB 应答相关。在此，我们展示 LiBIO 评分——Tem 和 B 细胞特征的复合指标——能稳健预测 HNSCC 血液和肿瘤队列中的 ICB 应答，优于现有生物标志物。此外，LiBIO 评分可推广至黑色素瘤、非小细胞肺癌和乳腺癌，显示出作为跨多种癌症类型的 ICB 应答临床适用血液生物标志物的潜力。

【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=GSE299686

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 13 202，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299686

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- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

免疫检查点阻断（ICB）改善了头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的预后，但仍缺乏可用于指导治疗的预测性血液生物标志物。我们在抗PD-1治疗的HNSCC小鼠模型中，采用单细胞和bulk RNA测序结合配对TCR测序，纵向分析了外周免疫应答。效应记忆T细胞（Tem）和B细胞的早期扩增与ICB应答相关。在此，我们展示LiBIO评分——由Tem和B细胞特征组成的复合评分——在HNSCC血液和肿瘤队列中能稳健预测ICB应答，优于现有生物标志物。此外，LiBIO评分可推广至黑色素瘤、非小细胞肺癌和乳腺癌，显示出其作为临床适用的血液生物标志物用于跨多种癌症类型预测ICB应答的潜力。

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