非小细胞肺癌免疫检查点阻断治疗下血液基因表达作为潜在生物标志物
该数据集来自 NCBI,聚焦非小细胞肺癌(aNSCLC)患者在接受 PD-(L)1 免疫检查点阻断治疗时的血液基因表达特征

基本信息
资源简介
非小细胞肺癌免疫检查点阻断治疗下血液基因表达作为潜在生物标志物
Blood gene expression under immunotherapy as potential biomarker for immune checkpoint blockade in non-small-cell lung cancer
该数据集来自 NCBI,聚焦非小细胞肺癌(aNSCLC)患者在接受 PD-(L)1 免疫检查点阻断治疗时的血液基因表达特征。研究纳入 165 例患者,涵盖一线免疫单药、免疫联合化疗、二线免疫治疗及年龄匹配对照,采用 PAXgene 血液 RNA 进行 qPCR 与 Affymetrix U133 Plus 2.0 芯片分析,并计算组间中位倍数变化与比值比,控制 FDR,同时依据 RECIST v1.1 评估无进展生存期。数据可用于探索免疫治疗疗效相关的血液基因表达生物标志物及预测模型构建(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 引言:PD-(L)1 免疫治疗(IO)是无驱动基因改变的晚期非小细胞肺癌(aNSCLC)的一线(1L)主要治疗手段,但缺乏可靠的生物标志物。本研究探索了纵向血液基因表达谱在该场景中的潜在效用。方法:前瞻性分析了 165 例接受 1L IO 单药治疗(n=60)或联合化疗(CHTIO,n=71)的 aNSCLC 患者,以及接受 2L IO 治疗的患者(n=34)和年龄匹配的对照(n=21)。通过定量 PCR(qPCR)和 Affymetrix U133 Plus 2.0 微阵列分析 PAXgene 血液 RNA,包括组间中位倍数变化[FC]和比值比(OR),并控制错误发现率(FDR)。通过基于 RECIST v1.1 的影像学图像审查验证无进展生存期(PFS)。常规血细胞计数和 PD L1 肿瘤 propor
【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:Expression profiling by array、GPL570、9606。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=GSE305086
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 04 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
摘要
引言:PD-(L)1免疫治疗(IO)是不可靶向变异晚期非小细胞肺癌(aNSCLC)的一线(1L)主要治疗手段,但缺乏可靠的生物标志物。本研究探讨了纵向血液基因表达谱分析在这一背景下的潜在应用价值。
方法:前瞻性分析了165例接受1L IO单药治疗(n=60)或联合化疗(CHTIO,n=71)的aNSCLC患者,同时纳入接受2L IO治疗的患者(n=34)和年龄匹配的对照者(n=21)。采用定量PCR(qPCR)和Affymetrix U133 Plus 2.0微阵列分析PAXgene血液RNA,包括组间中位倍数变化[FC]和比值比(OR),并控制错误发现率(FDR)。通过基于RECIST v1.1的影像学图像审查验证无进展生存期(PFS)。常规血细胞计数和PD-L1肿瘤比例评分(TPS)可从患者病历中获取。
结果:与对照组相比,未经治疗患者血液中中性粒细胞显著升高(FC 1.66,p<0.001),淋巴细胞计数显著降低(FC 0.65,p<0.001)。
与年龄匹配的对照组相比,中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)≥5(风险比[HR] 1.94,p<0.001)以及GATA3、FOXP3和其他T细胞特异性基因表达降低(p<0.01)与更短的无进展生存期(PFS)显著相关。经过4个周期的1L治疗后,血液中性粒细胞计数恢复正常(倍数变化0.59 vs. 基线,p<0.001),但淋巴细胞减少持续存在。此外,IO单药治疗(而非CHTIO)伴随T细胞特异性基因的上调,如PD1、GATA3和FOXP3,这些基因在4个周期后的较高表达与更长的PFS(HR 0.28-0.31,p<0.05)和长期缓解(LTR)>1年(OR 12-19倍,p<0.01)的关联强于NLR和PD L1 TPS。Affymetrix分析揭示,患者血液在治疗前和治疗期间许多免疫通路发生显著失调,其预后价值与IO单药治疗相关,而非CHTIO,且更为明显
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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