衰老导向纳米疗法改善纤维化并克服癌症免疫排斥 [肺]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319260

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

细胞衰老是一种应激诱导的程序，以持久的细胞周期停滞以及转录和分泌改变为特征，这些改变协调组织微环境。尽管短暂的衰老支持组织修复，但其慢性持续存在会驱动纤维化、免疫抑制和肿瘤进展。我们鉴定出P-选择素作为一种保守的衰老特征细胞表面标志物，此类细胞在小鼠和人类纤维化组织以及肝癌和肺癌的免疫抑制肿瘤微环境中积累。在该细胞群体中，巨噬细胞表现出典型的衰老特征，并伴随促进细胞外基质沉积和免疫逃逸的程序。为了选择性靶向该群体，我们设计了靶向P-选择素的衰老调节纳米颗粒（SMNPs），递送衰老细胞清除剂或衰老表型调节剂。在纤维化临床前模型中，SMNPs清除或重编程了致病细胞，逆转了已建立的纤维化，并降低了游离药物相关的全身毒性。在癌症模型中，SMNPs重塑了纤维化微环境，并显著增强了对基于免疫检查点的治疗的反应。

这些发现确立了P-选择素作为治疗靶点，并将SMNPs定位为一种模块化纳米药物平台，用于治疗纤维化和克服肿瘤免疫抵抗。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。