XIAP协调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 [scRNA-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE303943

标准获取流程：

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3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。