XIAP协同PKC信号通过免疫原性重塑克服免疫治疗耐药以赋能治疗再挑战 [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为XIAP协同PKC信号通过免疫原性重塑克服免疫治疗耐药以赋能治疗再挑战,属于肿瘤/肺癌领域,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090),仅含1个文件GSE303940_series_matrix.txt.gz

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时间序列分类GPL2424710090
GSE303940: XIAP-coordinated PKC signaling overcomes immunotherapy resistance via immunogenic rewiring to empower therapeutic rechallenge [RNA-Seq]

基本信息

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时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

XIAP协同PKC信号通过免疫原性重塑克服免疫治疗耐药以赋能治疗再挑战 [RNA-Seq]

XIAP-coordinated PKC signaling overcomes immunotherapy resistance via immunogenic rewiring to empower therapeutic rechallenge [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为XIAP协同PKC信号通过免疫原性重塑克服免疫治疗耐药以赋能治疗再挑战,属于肿瘤/肺癌领域,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(GPL24247,10090),仅含1个文件GSE303940_series_matrix.txt.gz。数据可用于研究PKC活性作为非小细胞肺癌生存与抗PD-1响应生物标志物、pan-PKC抑制克服抗PD-1耐药的免疫学机制,以及XIAP去稳定化、Caspase-3/GSDME依赖的免疫原性细胞死亡、CCR5依赖的TME重编程和肿瘤内在PD-L1降解等过程(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):针对PD-1/PD-L1的免疫检查点阻断(ICB)已改变癌症治疗格局,但原发性和获得性耐药限制了其应用范围。通过分析基于底物的蛋白激酶C(PKC)活性而非泛PKC表达,我们发现了预测非小细胞肺癌(NSCLC)生存和抗PD-1响应性的更优生物标志物。关键的是,药理学泛PKC抑制通过协调的免疫学程序在多种临床前模型中克服了抗PD-1耐药。具体而言,PKC阻断触发Caspase-3/GSDME依赖的免疫原性细胞死亡(ICD),并伴随ATP/HMGB1释放。它同时以CCR5依赖的方式富集CD8+ T细胞和调节性T细胞(Tregs)来重编程肿瘤微环境(TME),同时诱导肿瘤内在PD-L1降解以维持CD8+ T细胞功能。在机制上,靶向PKC使XIAP不稳定,其

【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=GSE303940

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 16 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

针对PD-1/PD-L1的免疫检查点阻断(ICB)已彻底改变癌症治疗格局,但原发性和获得性耐药限制了其应用范围。通过分析基于底物的蛋白激酶C(PKC)活性,而非泛PKC表达,我们揭示了一种更优的生物标志物,可预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者的生存期及抗PD-1治疗反应性。关键在于,药物性泛PKC抑制通过协调的免疫程序,在多种临床前模型中克服了抗PD-1耐药。具体而言,PKC阻断触发Caspase-3/GSDME依赖的免疫原性细胞死亡(ICD),并伴随ATP/HMGB1释放。同时,它通过CCR5依赖的方式富集CD8+ T细胞和调节性T细胞(Tregs)以重塑肿瘤微环境(TME),并诱导肿瘤内在PD-L1降解以维持CD8+ T细胞功能。在机制上,靶向PKC可使XIAP不稳定,其降解不仅释放caspase介导的ICD和PD-L1降解,还允许CCL4分泌,从而实现以CCR5为中心的TME重塑。

重要的是,PKC阻断通过选择性清除瘤内Treg,仅与抗CTLA4产生协同作用,为抗PD-1难治性恶性肿瘤提供了合理的再挑战方案。我们的发现确立了PKC活性作为关键生物标志物的地位,并验证了PKC抑制作为 dismantle ICB 耐药性的可转化策略。

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

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