HER2特异性合成抗原受体T细胞疗法联合放疗提升NSCLC抗肿瘤疗效

该数据集来自NCBI GEO,包含HER2特异性合成抗原受体(SAR)T细胞疗法联合放疗治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的研究数据

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基因组回归GPL111549606
GSE317103: HER2-Specific Synthetic Antigen Receptor (SAR) T Cell Therapy Synergizes with Radiotherapy to Provide Improved Anti-Tumor Efficacy in Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC)

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

HER2特异性合成抗原受体T细胞疗法联合放疗提升NSCLC抗肿瘤疗效

HER2-Specific Synthetic Antigen Receptor (SAR) T Cell Therapy Synergizes with Radiotherapy to Provide Improved Anti-Tumor Efficacy in Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC)

该数据集来自NCBI GEO,包含HER2特异性合成抗原受体(SAR)T细胞疗法联合放疗治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的研究数据。研究在HER2表达的A549异种移植模型中评估放疗与靶向HER2的工程T细胞的抗肿瘤效果,并通过免疫印迹、实时定量PCR、流式细胞术、RNA-seq和免疫组化分析HER2调控、转录调节及肿瘤T细胞浸润。高剂量HER2-SAR T细胞输注可消除肿瘤但诱发移植物抗宿主病,低剂量耐受良好并部分抑制肿瘤,诱导放疗(T细胞输注前7天)协同改善肿瘤控制。数据可用于研究联合治疗的转录组变化及疗效机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在非小细胞肺癌(NSCLC)中,放疗不仅介导细胞毒性,还激活如HER2等放疗抵抗驱动因子。我们在NSCLC模型中研究了放疗联合靶向HER2的T细胞疗法。在表达HER2的A549异种移植瘤中评估了放疗与表达靶向HER2的DAP12相关合成抗原受体(SAR)的工程T细胞的抗肿瘤疗效。使用免疫印迹、实时定量聚合酶链反应、流式细胞术、RNA-seq和免疫组织化学评估了HER2调节、转录调控和肿瘤T细胞浸润。高剂量HER2-SAR T细胞输注消除了A549肿瘤生长,但诱发了移植物抗宿主病。低剂量T细胞输注耐受良好,并提供了部分肿瘤抑制。诱导放疗(T细胞输注前7天)协同改善了肿瘤控制。

【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:GPL11154、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=GSE317103

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 10 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

在非小细胞肺癌(NSCLC)中,放疗不仅介导细胞毒性,还激活HER2等放射抵抗驱动因子。我们在NSCLC模型中研究了放疗联合HER2靶向T细胞疗法。在表达HER2的A549异种移植瘤中,评估了放疗与表达靶向HER2的DAP12相关合成抗原受体(SAR)的工程化T细胞的抗肿瘤疗效。通过免疫印迹、实时定量聚合酶链反应、流式细胞术、RNA测序和免疫组织化学评估了HER2调节、转录调控和肿瘤T细胞浸润。高剂量HER2-SAR T细胞输注消除了A549肿瘤生长,但诱导了移植物抗宿主病。低剂量T细胞输注耐受良好,并提供部分肿瘤抑制。诱导放疗(T细胞输注前7天)协同改善了肿瘤控制和生存。放疗短暂上调HER2表达(4至24小时),但在此窗口期内给予HER2-SAR T细胞并未增强抗肿瘤疗效。放疗在体外未增强T细胞介导的细胞毒性。

然而,在肿瘤中,放疗增加了瘤内增殖和HER2-SAR T细胞的积聚,并增强了外源性凋亡途径,包括诱导Fas转录本和蛋白水平以及裂解的caspase-3(CC3)。对受照射肿瘤的RNA-seq显示,持久的转录重编程伴随着免疫激活增加和增殖及致癌信号减少。诱导放疗增强了HER2-SAR T细胞浸润,并提供了协同的肿瘤抑制,可能是通过额外激活免疫介导的凋亡。这些发现支持进一步评估HER2-SAR T细胞疗法在表达HER2的非小细胞肺癌中的应用。

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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