靶向PAR2重编程髓系细胞增强抗原呈递并强化PD-1检查点阻断治疗

研究关注免疫检查点抑制剂耐药机制,涉及 F2RL1 表达、PAR-2 激活水平与肺癌患者生存的关系,以及 F2rl1 基因缺失和 PAR-2 抑制剂 I-117 的作用

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基因组预测GPL1905710090
GSE306584: Targeting PAR2 reprograms myeloid cells to enhance antigen presentation and potentiate PD-1 checkpoint blockade therapy

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

靶向PAR2重编程髓系细胞增强抗原呈递并强化PD-1检查点阻断治疗

Targeting PAR2 reprograms myeloid cells to enhance antigen presentation and potentiate PD-1 checkpoint blockade therapy

该数据集来自 NCBI GEO,围绕靶向 PAR-2 增强 anti-PD-1 治疗疗效的研究,包含 1 个文件 GSE306584_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,涉及小鼠平台 GPL19057。研究关注免疫检查点抑制剂耐药机制,涉及 F2RL1 表达、PAR-2 激活水平与肺癌患者生存的关系,以及 F2rl1 基因缺失和 PAR-2 抑制剂 I-117 的作用。可用于分析 PAR-2 相关表达特征、髓系细胞重编程与 PD-1 阻断治疗响应预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):识别免疫检查点抑制剂(ICIs)耐药机制已成为癌症免疫治疗的主要焦点。我们此前的工作发现,编码 G 蛋白偶联受体蛋白酶激活受体-2(PAR-2)的 F2RL1 表达是 ICIs 应答的负向生物标志物。在本研究中,我们评估了靶向 PAR-2 以增强抗 PD-1 治疗疗效的潜力。使用基于蛋白质的灵敏检测方法,我们观察到活化的 PAR-2 水平在多种肿瘤类型癌症患者的血清样本中显著升高,并与接受 pembrolizumab 联合铂类化疗的肺癌患者生存期缩短相关。小鼠中 F2rl1 基因的整体缺失,以及使用强效、选择性且不可克服的负向变构调节剂 I-117 对 PAR-2 进行药理学抑制,显著 pot

【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=GSE306584

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,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

识别免疫检查点抑制剂(ICIs)耐药机制已成为癌症免疫治疗的主要焦点。我们先前的研究发现,编码G蛋白偶联受体蛋白酶激活受体-2(PAR-2)的F2RL1表达是ICIs反应性的负向生物标志物。在本研究中,我们评估了靶向PAR-2以增强抗PD-1治疗疗效的潜力。使用基于蛋白质的灵敏检测方法,我们观察到在多种肿瘤类型的癌症患者血清样本中,活化PAR-2水平显著升高,并与接受帕博利珠单抗联合铂类化疗的肺癌患者生存期缩短相关。在临床前研究中,小鼠体内F2rl1基因的整体缺失,以及使用强效、选择性且不可克服的负向变构调节剂I-117对PAR-2进行药理学抑制,均显著增强了抗PD-1治疗的疗效。

在机制上,PAR-2抑制重塑了肿瘤免疫微环境,显著减少了推测具有免疫抑制作用的髓系细胞频率,并增加了肿瘤及肿瘤引流淋巴结(tDLNs)中CD8⁺ T细胞的活化。这些细胞变化伴随着细胞因子环境的转变,倾向于T辅助1型(Th1)细胞因子,并减少了免疫抑制性细胞因子。值得注意的是,髓系细胞的批量RNA测序表明,PAR-2活性阻碍了有效的抗原呈递。因此,通过离体共培养实验,我们证明了当小鼠接受PAR-2抑制剂I-117治疗时,肿瘤相关及引流淋巴结CD11c+树突状细胞的抗原呈递功能显著增强。这些发现支持一个模型,即PAR-2抑制启动肿瘤抗原呈递并增强PD-1阻断效果,为它们在癌症免疫治疗中的联合应用提供了依据。

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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