GSE346524:间皮素诱导的溶酶体生物发生维持中性粒细胞寿命以驱动脑转移

脑转移中肿瘤相关中性粒细胞富集是关键特征和驱动力,机制未明。脑转移细胞来源的可溶性间皮素结合中性粒细胞TLR4,激活JAK2-STAT3,促进溶酶体生成,降低活性氧并抑制凋亡,延长中性粒细胞存活,促进肿瘤脑内定植生长

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基因组GPL2424710090
GSE346524: Mesothelin-induced lysosomal biogenesis sustains neutrophil longevity to drive brain metastasis

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

GSE346524:间皮素诱导的溶酶体生物发生维持中性粒细胞寿命以驱动脑转移

Mesothelin-induced lysosomal biogenesis sustains neutrophil longevity to drive brain metastasis

脑转移中肿瘤相关中性粒细胞富集是关键特征和驱动力,机制未明。脑转移细胞来源的可溶性间皮素结合中性粒细胞TLR4,激活JAK2-STAT3,促进溶酶体生成,降低活性氧并抑制凋亡,延长中性粒细胞存活,促进肿瘤脑内定植生长。清除中性粒细胞或阻断TLR4-STAT3可削弱该过程;靶向MSLN联合TLR4抑制协同抑制肺癌脑转移。含1个文件,高通量测序表达谱(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤相关中性粒细胞(TAN)富集是脑转移(BrM)的一个决定性特征和驱动力,而脑转移是实体瘤致死的主要原因。然而,调控BrM中TAN富集的机制仍不明确。在此,我们证明BrM细胞来源的脱落型可溶性间皮素(sMSLN)对延长中性粒细胞存活至关重要,从而促进肿瘤细胞在脑内定植和生长。具体而言,sMSLN特异性结合中性粒细胞上的Toll样受体4(TLR4),以激活JAK2-STAT3通路。这种激活促进溶酶体生物发生和功能,降低细胞内活性氧(ROS)并抑制中性粒细胞凋亡。耗竭中性粒细胞或阻断TLR4-STAT3通路可消除sMSLN诱导的BrM进展。用Anetumab靶向MSLN可有效减少TAN富集,而将其与TLR4抑制联合则可协同抑制肺癌BrM。我们的研究结果确立了肿瘤细胞来源的sMSLN在维持中性粒细胞寿命和驱动BrM中的关键作用,突出表明MSLN-TLR4轴是脑转移瘤一个有前景的治疗靶点。

【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:GPL24247、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=GSE346524

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 10 202,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

肿瘤相关中性粒细胞(TAN)富集是脑转移(BrM)的一个决定性特征和驱动力,而脑转移是实体瘤致死的主要原因。然而,调控BrM中TAN富集的机制仍不明确。在此,我们证明BrM细胞来源的脱落型可溶性间皮素(sMSLN)对延长中性粒细胞存活至关重要,从而促进肿瘤细胞在脑内定植和生长。具体而言,sMSLN特异性结合中性粒细胞上的Toll样受体4(TLR4),以激活JAK2-STAT3通路。这种激活促进溶酶体生物发生和功能,降低细胞内活性氧(ROS)并抑制中性粒细胞凋亡。耗竭中性粒细胞或阻断TLR4-STAT3通路可消除sMSLN诱导的BrM进展。用Anetumab靶向MSLN可有效减少TAN富集,而将其与TLR4抑制联合则可协同抑制肺癌BrM。我们的研究结果确立了肿瘤细胞来源的sMSLN在维持中性粒细胞寿命和驱动BrM中的关键作用,突出表明MSLN-TLR4轴是脑转移瘤一个有前景的治疗靶点。

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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