GSE320142:NKG2A抑制促进卵巢癌中NK细胞与CD8+ T细胞互作以增强抗癌免疫

源站描述指出,研究整合转录组、空间和功能检测,发现晚期非小细胞肺癌含升高的瘤内细胞毒性NK1(CD56dim)和NK3亚群,偏好定位于肿瘤核心并与成熟三级淋巴结构中的CD8+ T细胞空间互作;而高级别浆液性卵巢癌等免疫冷肿瘤的NK细胞区室则富集功能衰竭细胞

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基因组分类OtherGPL337629606
GSE320142: NKG2A inhibition promotes NK cell-CD8+ T cell interactions in support of improved anticancer immunity in ovarian carcinoma

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE320142:NKG2A抑制促进卵巢癌中NK细胞与CD8+ T细胞互作以增强抗癌免疫

NKG2A inhibition promotes NK cell-CD8+ T cell interactions in support of improved anticancer immunity in ovarian carcinoma

该数据集来自NCBI GEO,编号GSE320142,包含1个文件GSE320142_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及Other、GPL33762和9606。源站描述指出,研究整合转录组、空间和功能检测,发现晚期非小细胞肺癌含升高的瘤内细胞毒性NK1(CD56dim)和NK3亚群,偏好定位于肿瘤核心并与成熟三级淋巴结构中的CD8+ T细胞空间互作;而高级别浆液性卵巢癌等免疫冷肿瘤的NK细胞区室则富集功能衰竭细胞。数据可用于肿瘤免疫微环境与NK细胞异质性研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):自然杀伤(NK)细胞参与肿瘤免疫监视,但其表型和功能异质性及其对抗肿瘤免疫的影响仍未被完全理解。在此,我们使用一套整合的转录组、空间和功能检测方法,证明晚期非小细胞肺癌(NSCLC)——通常被认为是一种免疫学“热”肿瘤——含有升高的瘤内细胞毒性NK1(CD56dim)和NK3亚群水平,这些亚群表现出强大的临床相关效应功能,优先定位于肿瘤核心,并与成熟三级淋巴结构(mTLSs)中的CD8+ T细胞发生空间互作。相比之下,免疫学“冷”肿瘤如高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)的NK细胞区室——通常含有未成熟TLS和ICI耐药的TCF1-TIM3+CD8+ CTL——富集了功能衰

【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、GPL33762、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=GSE320142

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 22 202,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

自然杀伤(NK)细胞参与肿瘤免疫监视,但其表型与功能异质性及其对抗肿瘤免疫的影响仍未完全阐明。本研究通过整合转录组学、空间及功能学检测方法,证明晚期非小细胞肺癌(NSCLC)——通常被认为是免疫“热”肿瘤——含有升高的瘤内细胞毒性NK1(CD56dim)和NK3亚群水平,这些亚群表现出强大的临床相关效应功能,优先定位于肿瘤核心区域,并在成熟三级淋巴结构(mTLSs)中与CD8+ T细胞发生空间相互作用。相比之下,免疫“冷”肿瘤如高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)——通常含有未成熟TLSs和ICI耐药的TCF1-TIM3+CD8+ CTLs——其NK细胞区室富集于功能耗竭的NK2(CD56bright)NK细胞,高表达TIM3和NKG2A。

在HGSOC患者样本和同基因小鼠模型中进行的功能研究揭示,NK细胞与CD8⁺ T细胞之间的双向串扰对于抗肿瘤免疫至关重要,而通过清除CD8⁺ T细胞或NK细胞来破坏这种相互作用,会促进NK细胞耗竭和CD8⁺ T细胞功能障碍。重要的是,阻断NKG2A可恢复NK细胞毒性并促进CD8⁺ T细胞效应应答,且与PD1抑制联合使用时,可显著提高小鼠HGSOC模型的生存率。我们的研究结果凸显了NKG2A–HLA-E轴作为NK细胞介导免疫受损肿瘤中具有临床可操作性的检查点,并阐明了NK细胞与CD8⁺ T细胞之间的空间和功能相互作用是抗肿瘤免疫疗效的决定因素。

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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