GLP-1受体激动剂与肺癌结局及肿瘤生长控制相关数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE302656),聚焦 GLP-1 受体激动剂(GLP-1RA)与非小细胞肺癌(NSCLC)结局及肿瘤生长控制的关联

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基因组预测GPL1905710090
GSE302656: Glucagon-like peptide-1 receptor agonism is associated with improved lung cancer outcomes and tumor growth control

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

GLP-1受体激动剂与肺癌结局及肿瘤生长控制相关数据集

Glucagon-like peptide-1 receptor agonism is associated with improved lung cancer outcomes and tumor growth control

该数据集来自 NCBI GEO(GSE302656),聚焦 GLP-1 受体激动剂(GLP-1RA)与非小细胞肺癌(NSCLC)结局及肿瘤生长控制的关联。源站描述涵盖两个超重/肥胖 NSCLC 临床队列(手术切除队列 n=1,177,其中 71 例 GLP-1RA 使用者;免疫检查点抑制剂队列 n=300,其中 10 例使用者)的倾向评分匹配与临床结局分析,以及小鼠模型的机制探索。数据可用于研究 GLP-1RA 使用与肺癌复发及治疗结局的关联,并支持相关表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):新出现的证据表明,胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RAs)使用者的多种癌症发病率降低;这类药物广泛用于血糖控制和减重,可调节多个关键代谢调控因子。我们试图在超重和肥胖患者中考察其与非小细胞肺癌(NSCLC)结局的关联,并从小鼠模型中获得机制性见解。两个超重和肥胖NSCLC患者临床队列——一个接受手术切除(n=1,177,71名GLP-1RA使用者),另一个接受免疫检查点抑制剂(ICIs;n=300,10名GLP-1RA使用者)——针对相关协变量进行倾向评分匹配,并分析临床结局。在超重和肥胖患者中,肺叶切除后GLP-1RA使用与无复发生存期延长相关(HR=0.41 [95%CI=0.16-1.04],p=0.026)。此外,GLP-1RA治疗减少了

【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:GPL19057、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=GSE302656

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 17 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

新出现的证据表明,胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RAs)使用者中多种癌症的发病率降低。此类药物广泛用于血糖控制和减重,可调节多个代谢关键调控因子。本研究旨在探讨GLP-1RAs与超重及肥胖患者非小细胞肺癌(NSCLC)结局的关联,并从小鼠模型中获取机制性见解。研究纳入两个超重及肥胖NSCLC患者临床队列——一个接受手术切除(n=1,177,其中71例为GLP-1RA使用者),另一个接受免疫检查点抑制剂(ICIs)治疗(n=300,其中10例为GLP-1RA使用者),对相关协变量进行倾向性评分匹配后分析临床结局。在超重及肥胖患者中,肺叶切除术后使用GLP-1RA与无复发生存期延长相关(HR=0.41 [95%CI=0.16-1.04],p=0.026)。此外,GLP-1RA治疗可减轻肥胖小鼠(而非正常体重小鼠)的肿瘤负荷,并改变肥胖小鼠肿瘤中白细胞群体的频率和表型以及基因表达模式,这些对癌症进展和抗肿瘤免疫至关重要。

在晚期NSCLC患者中,同时使用GLP-1RA与免疫治疗与总生存期改善(0.41 [0.16-1.01],0.027)和无进展生存期改善(HR=0.31,[0.10-0.94],0.019)相关。GLP-1RA可能改善肺癌特异性临床结局并增强免疫治疗疗效。临床前证据提示该效应仅限于肥胖人群,并由肿瘤微环境的免疫调节所介导。

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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