PRJNA1284835：从皮下到原位——肺癌研究中弥合与人类疾病的差距 [human]

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数据说明

临床前肺癌模型常因难以复制患者体内复杂的肿瘤微环境和转移过程而无法准确预测临床结局。本研究建立并表征了一种具有临床相关性的小鼠原位肺癌模型，较传统皮下模型有实质性进步。通过开胸注射表达荧光素酶的肺腺癌细胞，我们能够稳定地在肺实质内生成单个、边界清晰的结节，高度模拟人类原发肿瘤。采用生物发光成像和计算机断层扫描进行纵向监测，可对肿瘤进展进行准确的空间和体积评估，且肿瘤大小与初始细胞接种剂量相关。比较分析表明，原位肿瘤表现出增强的血管生成和增殖能力，缺氧及应激标志物（HIF-1α、γH2AX、p16、p21）降低，同时Cyclin D1表达升高——这些特征反映了更具生理相关性的肿瘤环境。

重要的是，原位肿瘤显示出富集且有序的免疫浸润，包括富集的CD4⁺和CD8⁺ T细胞及树突状细胞，形成皮下模型中不存在的免疫生态位。为模拟转移，我们从原位荷瘤小鼠中分离并培养循环肿瘤细胞（CTC）。将这些CTC经心内注射可导致器官特异性转移（如肝、脑、骨），重现临床播散模式。对转移亚系的转录组和蛋白质组分析揭示了保守的促转移程序——包括趋化因子信号传导、EMT和免疫逃逸——以及生态位特异性适应，尤其是在骨转移中。该原位模型为评估治疗方法和解析肺癌转移进展提供了更高的转化相关性。总体设计：对A549亲本细胞、分离自

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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