抗诱饵IL-18联合anti-PD-1诱导CD4+ T细胞清除小鼠β2M缺陷肺癌
该数据集来自 NCBI GEO,围绕非小细胞肺癌免疫治疗耐药问题,研究抗诱饵 IL-18(DR-18)联合 anti-PD-1 在小鼠 NSCLC 模型中的疗效

基本信息
资源简介
抗诱饵IL-18联合anti-PD-1诱导CD4+ T细胞清除小鼠β2M缺陷肺癌
Decoy-resistant IL-18 therapy combined with anti-PD-1 induces CD4+ T cell-mediated elimination of murine β2M-deficient lung tumors
该数据集来自 NCBI GEO,围绕非小细胞肺癌免疫治疗耐药问题,研究抗诱饵 IL-18(DR-18)联合 anti-PD-1 在小鼠 NSCLC 模型中的疗效。数据包含 1 个文件 GSE313967_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱,物种为小鼠,平台为 GPL24247。可用于分析 DR-18 联合 anti-PD-1 对 β2M 缺陷肺癌肿瘤生长及 CD4+ T 细胞介导清除的转录组变化,为免疫检查点阻断耐药机制研究提供表达谱资源(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 16 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管靶向 PD-1/PDL-1 轴的免疫检查点抑制剂极大改善了非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后,但原发性和获得性耐药限制了其疗效。既往研究已确定 MHC I 类抗原呈递的部分或完全缺失是 NSCLC 免疫治疗耐药的关键驱动因素。在此,我们在几种 NSCLC 小鼠模型中测试了抗诱饵 IL-18(DR-18)联合 anti-PD-1 的疗效。DR-18 是一种修饰的 IL-18 细胞因子,不受 IL-18 结合蛋白的负调控,具有用于对免疫检查点阻断难治性肿瘤的潜在用途。我们发现,4 剂 DR-18 + anti-PD-1 在测试的 4 个 β2M 缺陷 NSCLC 模型中的 3 个中减缓了肿瘤生长,并导致一部分肿瘤完全消除。在最敏感的 UNSCC680 肺鳞状细胞癌中的进一步机制研究
【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=GSE313967
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 31 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管针对PD-1/PDL-1轴的免疫检查点抑制剂极大地改善了非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后,但原发性和获得性耐药均限制了其疗效。先前的研究已确定MHC I类抗原呈递的部分或完全缺失是NSCLC免疫治疗耐药的关键驱动因素。在此,我们在几种NSCLC小鼠模型中测试了诱饵抗性IL-18(DR-18)与抗PD-1联合使用的疗效。DR-18是一种经过修饰的IL-18细胞因子,不受IL-18结合蛋白的负调控,有望用于对免疫检查点阻断难治的肿瘤。我们发现,4剂DR-18+抗PD-1在测试的4个β2M缺陷NSCLC模型中的3个中减缓了肿瘤生长,并导致一部分肿瘤完全消除。在最敏感的UNSCC680肺鳞癌模型中进行的进一步机制研究表明,治疗介导的肿瘤消除依赖于CD4+ T细胞和IFNγ。
对经DR-18和抗PD-1治疗的UN-SCC680肿瘤进行免疫表型分析,揭示了活化CD4+ T细胞的富集,以及CD4+ T细胞各亚群中促炎转录程序的促进和肿瘤浸润巨噬细胞中促炎功能的增强。通过使用原代淋巴细胞进行细胞毒性试验,我们发现CD4+和CD8+ T细胞以及NK细胞均具有杀伤UN-SCC680 β2M-KO肿瘤的能力。这些结果初步揭示了CD4+ T细胞在协调非依赖于MHC I类的肿瘤消除机制中的作用,这一机制有望通过DR-18联合抗PD-1治疗得到增强。这项工作凸显了一种潜在策略,以克服或避免由MHC I类抗原呈递受损引起的耐药性。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




