EBV感染上皮性恶性肿瘤通过CD73介导的AMP代谢诱导NK细胞抗肿瘤功能抵抗 [NK细胞]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE309453_series_matrix.txt.gz),主题为EBV感染上皮性恶性肿瘤通过CD73介导的AMP代谢诱导自然杀伤(NK)细胞抗肿瘤功能抵抗

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时间序列分类GPL246769606
GSE309453: EBV infection in epithelial malignancies induces resistance to the anti-tumor function of natural killer cells via CD73-mediated metabolism of AMP [NK cells]

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

EBV感染上皮性恶性肿瘤通过CD73介导的AMP代谢诱导NK细胞抗肿瘤功能抵抗 [NK细胞]

EBV infection in epithelial malignancies induces resistance to the anti-tumor function of natural killer cells via CD73-mediated metabolism of AMP [NK cells]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE309453_series_matrix.txt.gz),主题为EBV感染上皮性恶性肿瘤通过CD73介导的AMP代谢诱导自然杀伤(NK)细胞抗肿瘤功能抵抗。数据涉及CD73在EBV相关恶性肿瘤中上调、与NK细胞抗肿瘤活性负相关,以及LMP2A通过PI3K/AKT通路调控CD73等机制。可用于研究EBV相关肿瘤微环境中CD73/腺苷代谢对NK细胞功能的免疫编辑作用,并支持表达谱分析与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CD73是一种代谢免疫检查点,调节肿瘤微环境(TME)中腺苷水平的稳态平衡。然而,EBV相关恶性肿瘤中Epstein-Barr病毒(EBV)对CD73异常表达的调控及其对自然杀伤(NK)细胞的免疫编辑机制仍不清楚。在本研究中,我们证明CD73在EBV相关恶性肿瘤中上调,并与NK细胞的抗肿瘤活性呈负相关。机制上,EBV潜伏蛋白LMP2A通过PI3K/AKT信号通路上调CD73表达,而CD73的代谢产物腺苷通过多种信号通路负向调节NK细胞的抗肿瘤功能。此外,靶向敲除CD73、小分子抑制剂或中和抗体联合NK细胞过继转移显著改善了治

【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:GPL24676、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=GSE309453

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 24 202,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
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数据说明

CD73是一种代谢免疫检查点,调节肿瘤微环境(TME)中腺苷水平的稳态平衡。然而,在EBV相关恶性肿瘤中,EBV对CD73异常表达的调控及其对自然杀伤(NK)细胞的免疫编辑机制仍不清楚。在本研究中,我们证明CD73在EBV相关恶性肿瘤中上调,并与NK细胞的抗肿瘤活性呈负相关。机制上,EBV潜伏蛋白LMP2A通过PI3K/AKT信号通路上调CD73表达,而CD73的代谢产物腺苷通过多种信号通路负向调节NK细胞的抗肿瘤功能。此外,靶向敲除CD73、小分子抑制剂或中和抗体联合NK细胞过继转移显著提高了EBV阳性鼻咽癌(NPC)的治疗效果。重要的是,我们还发现CD73在EBV阳性淋巴瘤、胃癌和肺癌中异常上调。

总之,我们的研究揭示了EBV相关恶性肿瘤中NK细胞抗肿瘤功能免疫逃逸的机制,即通过CD73的异常表达,并且靶向CD73结合NK细胞过继转移可能为EBV相关恶性肿瘤的免疫治疗提供新策略。

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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