GSE334028:B7-H3 通过 CXCL11/CXCR7/NFIB 轴介导 SCLC 免疫逃逸与转移

研究利用新型基因工程小鼠模型 RPMC 解析 B7-H3 的肿瘤内在与免疫调节功能,发现 Cd276 缺失可抑制原发肿瘤生长与转移,并重塑肿瘤微环境

geo
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基因组分类GPL216979606
GSE334028: B7-H3 mediates immune escape and metastasis in SCLC through CXCL11/CXCR7/NFIB axis

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE334028:B7-H3 通过 CXCL11/CXCR7/NFIB 轴介导 SCLC 免疫逃逸与转移

B7-H3 mediates immune escape and metastasis in SCLC through CXCL11/CXCR7/NFIB axis

该数据集来自 NCBI GEO,编号 GSE334028,主题为 B7-H3 通过 CXCL11/CXCR7/NFIB 轴介导小细胞肺癌(SCLC)免疫逃逸与转移。数据包含 1 个文件 GSE334028_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL21697。研究利用新型基因工程小鼠模型 RPMC 解析 B7-H3 的肿瘤内在与免疫调节功能,发现 Cd276 缺失可抑制原发肿瘤生长与转移,并重塑肿瘤微环境。该数据可用于 SCLC 免疫逃逸机制、B7-H3 功能及联合治疗响应相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性恶性肿瘤,通常被认为是免疫荒漠。免疫检查点抑制剂在 SCLC 中的治疗作用有限,且仅局限于少数患者。免疫检查点蛋白 B7-H3(又称 CD276)在 SCLC 中高表达;然而,其对 SCLC 的功能贡献尚未被探索。在此,为剖析 B7-H3 的肿瘤内在与免疫调节功能,我们构建了一种新型基因工程小鼠(GEM)模型 Rb1fl/fl; Trp53fl/fl; LSL-MycT58A; Cd276fl/fl(RPMC)。Cd276 缺失显著削弱了原发肿瘤生长、转移播散,并通过增加 CD8+ T 细胞浸润和减少免疫抑制性髓系细胞群体重编程了 SCLC 肿瘤微环境。B7-H3 缺失还通过调节……改善了联合治疗(顺铂与抗 PD-L1)的响应性。

【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:GPL21697、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=GSE334028

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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)是一种侵袭性恶性肿瘤,通常被认为是免疫荒漠。免疫检查点抑制剂在SCLC中的治疗效果有限,且仅局限于少数患者群体。免疫检查点蛋白B7-H3(也称为CD276)在SCLC中高表达;然而,其对SCLC的功能性贡献尚未被探索。在此,为剖析B7-H3的肿瘤内在功能和免疫调节功能,我们构建了一种新型基因工程小鼠(GEM)模型Rb1fl/fl; Trp53fl/fl; LSL-MycT58A; Cd276fl/fl(RPMC)。Cd276缺失显著损害了原发肿瘤生长、转移播散,并通过增加CD8+ T细胞浸润和减少免疫抑制性髓系细胞群体重编程了SCLC肿瘤微环境。B7-H3的缺失还通过调节抗肿瘤免疫反应改善了对联合治疗(顺铂和抗PD-L1)的响应。在机制上,B7-H3通过CXCL11-CXCR7前馈环路调控NFIB。为进一步评估转化意义,我们测试了靶向B7-H3的抗体药物偶联物m276-SL-PBD,该药物在GEM模型中消除了SCLC。

总体而言,我们的研究结果确立了B7-H3作为SCLC进展、转移能力和免疫逃逸的关键调节因子,并强调了针对B7-H3的疗法作为这一难治性疾病的有前景策略。

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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