血管STING激活促进小细胞肺癌NK细胞抗肿瘤免疫[空间转录组]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为血管 STING 激活促进小细胞肺癌 NK 细胞抗肿瘤免疫的空间转录组研究。小细胞肺癌通常呈免疫浸润稀少的“冷”肿瘤微环境,神经内分泌 SCLC 细胞抑制 MHC-I 表达而易受 NK 细胞杀伤,但患者样本空间分析显示 NK 等效应免疫细胞被排除在 MHC-I

geo
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基因组分类OtherGPL246769606
GSE318867: Vascular STING activation facilitates NK cell anti-tumor immunity in small cell lung cancer [Spatial_Transcriptome]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

血管STING激活促进小细胞肺癌NK细胞抗肿瘤免疫[空间转录组]

Vascular STING activation facilitates NK cell anti-tumor immunity in small cell lung cancer [Spatial_Transcriptome]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为血管 STING 激活促进小细胞肺癌 NK 细胞抗肿瘤免疫的空间转录组研究。小细胞肺癌通常呈免疫浸润稀少的“冷”肿瘤微环境,神经内分泌 SCLC 细胞抑制 MHC-I 表达而易受 NK 细胞杀伤,但患者样本空间分析显示 NK 等效应免疫细胞被排除在 MHC-I 低/阴性区域之外。研究结合 DynaMITE-seq 与患者组织空间转录组,揭示微血管是限制 NK 细胞外渗与募集的关键检查点。数据含 1 个文件,可用于肿瘤免疫微环境与空间转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)通常呈现免疫浸润稀少的“冷”肿瘤微环境。神经内分泌 SCLC 细胞还强烈抑制 MHC-I 表达,使其易受 NK 细胞介导的细胞毒性攻击。在此,我们确认神经内分泌 SCLC 细胞对 NK 细胞介导的攻击敏感,但患者样本中 SCLC 免疫微环境的定量空间分析显示,包括 NK 细胞在内的效应免疫细胞被排除在 MHC-I 低/阴性 SCLC 区域之外。为研究这一生物学,我们开发了微生理免疫肿瘤环境的动态单细胞 RNA 测序(DynaMITE-seq),并将发现与患者组织空间转录组学整合,揭示微血管是限制 NK 细胞外渗/募集的主要检查点。我们证明血管干扰素基因刺激因子(Stimulator of Interferon Ge

【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:Other、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=GSE318867

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 18 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

小细胞肺癌(SCLC)通常呈现“冷”肿瘤微环境,免疫浸润稀少。神经内分泌型SCLC细胞还会强烈抑制MHC-I表达,使其易受NK细胞介导的细胞毒性攻击。在此,我们证实神经内分泌型SCLC细胞对NK细胞介导的攻击敏感,然而对患者样本中SCLC免疫微环境的定量空间分析显示,效应免疫细胞(包括NK细胞)被排除在MHC-Ilow/neg的SCLC区域之外。为研究这一生物学现象,我们开发了微生理免疫肿瘤环境的动态单细胞RNA测序技术(DynaMITE-seq),并将结果与患者组织的空间转录组学整合,揭示微血管是限制NK细胞外渗/募集的主要检查点。我们证明,激活血管干扰素基因刺激因子(STING)信号可恢复NK细胞对神经内分泌型SCLC的浸润和杀伤,提示这是一种克服SCLC关键免疫屏障并为DLL3靶向CAR-NK细胞疗法的治疗应答做好铺垫的策略。

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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