PRJNA1365633:调控AP-1使CAR-T细胞建立瘤内干样储备并克服PD-1阻断耐药

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。源站描述聚焦CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断协同有限的机制,涉及PD-1⁺TCF1⁺干样T细胞、MHC依赖的DC相互作用、ROR1⁺肺癌模型、AP-1转录因子c-Jun过表达及PD-L1阻断恢复c-Jun水平等内容

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基因组回归Transcriptome or Gene expression
PRJNA1365633: Modulating AP-1 enables CAR-T cells to establish an intratumoral stem-like reservoir and overcomes resistance to PD-1 blockade

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1365633:调控AP-1使CAR-T细胞建立瘤内干样储备并克服PD-1阻断耐药

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。源站描述聚焦CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断协同有限的机制,涉及PD-1⁺TCF1⁺干样T细胞、MHC依赖的DC相互作用、ROR1⁺肺癌模型、AP-1转录因子c-Jun过表达及PD-L1阻断恢复c-Jun水平等内容。数据可用于研究CAR-T细胞在肿瘤内形成干样储备、衰竭调控及克服PD-1阻断耐药的基因表达分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断的协同作用有限,但耐药机制尚不清楚。PD-1⁺TCF1⁺干样T细胞介导对PD-1/PD-L1阻断的应答,并通过与肿瘤引流淋巴结(dLN)中DC的MHC依赖性相互作用得以维持。由于CAR-T识别完整抗原而非肽-MHC,其激活局限于肿瘤,可能阻止这一关键亚群的维持。在ROR1⁺肺癌模型中,靶向ROR1的CAR-T迅速下调TCF1、发生衰竭,且未被PD-L1阻断增强。过表达AP-1转录因子c-Jun(而非BATF)能够在肿瘤(而非dLN)中形成PD-1⁺TCF1⁺储备,但未能阻止衰竭,因为PD-1诱导c-Jun转录后下调。值得注意的是,PD-L1阻断恢复了c-Jun水平,显著增加了CAR-T,并使

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1365633

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

CAR-T疗法与PD-1/PD-L1阻断的协同作用有限,但其耐药机制尚不清楚。PD-1⁺TCF1⁺干细胞样T细胞介导对PD-1/PD-L1阻断的应答,并通过与肿瘤引流淋巴结(dLN)中DC的MHC依赖性相互作用得以维持。由于CAR-T识别完整抗原而非肽-MHC复合物,其激活局限于肿瘤内,可能阻碍了这一关键亚群的维持。在ROR1⁺肺癌模型中,靶向ROR1的CAR-T迅速下调TCF1,进入耗竭状态,且PD-L1阻断未能增强其功能。过表达AP-1转录因子c-Jun(而非BATF)能够在肿瘤内(而非dLN中)形成PD-1⁺TCF1⁺储备池,但未能阻止耗竭,因为PD-1诱导了c-Jun的转录后下调。值得注意的是,PD-L1阻断恢复了c-Jun水平,显著增加了CAR-T数量,并实现了ROR1⁺肿瘤的近完全清除。这些发现将PD-1确定为c-Jun的抑制因子,并揭示非MHC依赖性CAR-T可被工程化改造以在肿瘤内建立干细胞样储备池,从而克服对PD-1阻断的耐药。

总体设计:对ROR1 CAR-T、cJun.ROR1 CAR-T和BATF.ROR1 CAR-T细胞进行批量RNA-seq分析,样本分别取自输注前或输注后8天从KP-ROR1肿瘤中分选出的细胞

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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