Osimertinib 诱导心脏毒性由 HDAC 依赖性表观遗传抑制驱动并可被 Vorinostat 挽救

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE328472_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,分类为肿瘤/肺癌

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基因组分类GPL3429010090
GSE328472: Cancer Therapeutic TKI Osimertinib-induced Cardiotoxicity Is Driven by HDAC-Dependent Epigenetic Repression and Rescued by Vorinostat

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

Osimertinib 诱导心脏毒性由 HDAC 依赖性表观遗传抑制驱动并可被 Vorinostat 挽救

Cancer Therapeutic TKI Osimertinib-induced Cardiotoxicity Is Driven by HDAC-Dependent Epigenetic Repression and Rescued by Vorinostat

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件 GSE328472_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,分类为肿瘤/肺癌。研究以小鼠横向主动脉缩窄(TAC)模型建立 Osimertinib 诱导心脏毒性的首个体内临床前模型,观察到心脏功能障碍、肥厚重塑受损以及心衰和纤维化标志物升高。无偏转录组分析显示适应不良的心肌应激反应,涉及 p53 相关细胞死亡通路激活、线粒体功能障碍以及组蛋白乙酰转移酶(HAT)复合物负富集,提示表观遗传抑制。数据可用于探索 Osimertinib 心脏毒性的分子机制及 Vorinostat 的挽救作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Osimertinib 是第三代 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂(TKI),已显著改善携带 T790M 突变的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的结局;然而,新出现的临床证据表明其存在显著的心脏毒性风险。在此,我们利用小鼠横向主动脉缩窄(TAC)建立了首个 Osimertinib 诱导心脏毒性的体内临床前模型。Osimertinib 治疗导致严重的心脏功能障碍、肥厚重塑受损以及心力衰竭和纤维化标志物增加。无偏转录组分析揭示了适应不良的心肌应激反应,其特征为 p53 相关细胞死亡通路激活、线粒体功能障碍以及组蛋白乙酰转移酶(HAT)复合物的负富集,表明存在表观遗传抑制。在机制上,Osimertinib 处理的心脏表现出 i

【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:GPL34290、10090。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=GSE328472

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 12 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

奥希替尼是第三代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI),显著改善了携带T790M突变的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后;然而,新出现的临床证据表明其存在显著的心脏毒性风险。在此,我们利用小鼠横向主动脉缩窄(TAC)建立了首个奥希替尼诱导心脏毒性的体内临床前模型。奥希替尼治疗导致严重的心脏功能障碍、肥厚性重构受损,以及心力衰竭和纤维化标志物升高。无偏转录组分析揭示了适应不良的心肌应激反应,其特征为p53相关细胞死亡通路的激活、线粒体功能障碍以及组蛋白乙酰转移酶(HAT)复合物的负向富集,提示表观遗传抑制。在机制上,奥希替尼处理的心脏表现出多种组蛋白去乙酰化酶(HDAC)亚型表达增加、关键组蛋白乙酰化降低,以及通过Bax/caspase介导通路增强的心肌细胞凋亡。对炎症仅有极小且短暂的影响,支持I型、细胞自主性的心脏毒性机制。

与此一致,体外和体内分析表明,促生存的ERK/AKT信号传导受到抑制,线粒体功能障碍,以及内源性凋亡通路被激活。鉴于HDAC激活的核心作用,我们测试了药物性HDAC抑制是否能减轻奥希替尼诱导的心脏毒性。使用FDA批准的HDAC抑制剂伏立诺他(SAHA)治疗,可恢复组蛋白乙酰化,减弱p53激活,减少心肌细胞死亡,并挽救奥希替尼治疗小鼠的心脏功能。在人NSCLC来源的PC9细胞中进行的转化研究进一步表明,SAHA增强奥希替尼的抗肿瘤疗效,同时减轻心脏毒性。总体而言,这些发现将HDAC依赖的表观遗传抑制定义为

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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