NSCLC KRAS G12C 突变细胞依赖 MUC1-C 抵抗 KRAS 抑制剂

数据包含 1 个表达谱文件,采用高通量测序,平台为 GPL34284,物种为人。研究提示 MUC1 高表达与患者总生存下降相关,KRAS 抑制剂可诱导 STAT1 依赖的 MUC1-C/M1C 表达,靶向 M1C 可提高 sotorasib 敏感性,耐药细胞中 M1C 染色质水平上调并与 EMT 激

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基因组分类GPL342849606
GSE315052: NSCLC KRAS G12C MUTANT CELLS ARE DEPENDENT ON MUC1-C FOR RESISTANCE TO KRAS INHIBITORS

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

NSCLC KRAS G12C 突变细胞依赖 MUC1-C 抵抗 KRAS 抑制剂

NSCLC KRAS G12C MUTANT CELLS ARE DEPENDENT ON MUC1-C FOR RESISTANCE TO KRAS INHIBITORS

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 NSCLC KRAS G12C 突变肿瘤对 sotorasib、adagrasib 等 KRAS 抑制剂的获得性耐药机制。数据包含 1 个表达谱文件,采用高通量测序,平台为 GPL34284,物种为人。研究提示 MUC1 高表达与患者总生存下降相关,KRAS 抑制剂可诱导 STAT1 依赖的 MUC1-C/M1C 表达,靶向 M1C 可提高 sotorasib 敏感性,耐药细胞中 M1C 染色质水平上调并与 EMT 激活相关。可用于耐药机制与潜在靶点研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用 sotorasib 和 adagrasib 等靶向 KRAS 抑制剂治疗 NSCLC KRAS G12C 突变肿瘤,总是伴随获得性耐药的出现。导致对这些药物耐药机制在很大程度上仍不清楚。我们报告,表达 MUC1 基因水平升高的 NSCLC KRAS G12C 肿瘤患者,在接受 sotorasib 和 adagrasib 治疗时总生存期下降。在探究这一发现的依据时,我们发现将 NSCLC KRAS G12C 突变细胞暴露于这些药物会诱导致癌性 MUC1-C/M1C 蛋白的表达。我们表明 M1C 诱导是 STAT1 依赖的,并且靶向 M1C 可增加对 sotorasib 的敏感性。对 sotorasib 耐药细胞的研究进一步揭示,M1C 染色质水平上调与上皮-间质转化(EMT)激活相关。在机制上,

【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:GPL34284、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=GSE315052

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 23 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

使用靶向KRAS抑制剂(如sotorasib和adagrasib)治疗NSCLC KRAS G12C突变肿瘤,总是伴随着获得性耐药的出现。这些药物的耐药机制在很大程度上仍不清楚。我们报告,表达MUC1基因水平升高的NSCLC KRAS G12C肿瘤患者在接受sotorasib和adagrasib治疗后,总体生存率下降。在探究这一发现的基础时,我们发现NSCLC KRAS G12C突变细胞暴露于这些药物会诱导致癌性MUC1-C/M1C蛋白的表达。我们证明M1C的诱导依赖于STAT1,并且靶向M1C可增加对sotorasib的敏感性。对sotorasib耐药细胞的研究进一步揭示了M1C染色质水平的上调与上皮-间质转化(EMT)的激活相关。从机制上讲,M1C驱动NF-kB p65介导的ZEB1 EMT-TF诱导。此外,靶向M1C NF-kB ZEB1信号传导可抑制EMT和sotorasib耐药。

在确认了这种对M1C的依赖性后,我们展示了利用抗体-药物偶联物(ADC)靶向M1C对体外生长的索托拉西布耐药细胞及肿瘤异种移植模型均有效。这些发现表明,M1C是索托拉西布耐药的主要效应因子,并且是治疗难治性NSCLC KRAS G12C突变肿瘤患者的一个ADC治疗靶点。

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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