PRJNA1401891:用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,分类属于肿瘤/肺癌。研究通过工程化Trikine迫使细胞表面形成三链细胞因子受体复合物,诱导定制的STAT转录信号程序

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时间序列分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1401891: Rewiring STAT signaling from the cell surface with Trikine immunotherapeutics

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1401891:用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,分类属于肿瘤/肺癌。研究通过工程化Trikine迫使细胞表面形成三链细胞因子受体复合物,诱导定制的STAT转录信号程序。设计的Trikine可共激活pSTAT5和pSTAT3特征,由IL-2、IL-10和IL-21受体三聚组合组装而成。基于IL-2的Trikine可限制T细胞终末分化、促进干性并增强肿瘤控制持久性且无毒性;基于IL-10的Trikine意外诱导免疫浸润进入低免疫原性肿瘤,在小细胞肺癌和胰腺癌中显示显著疗效。数据可用于研究细胞因子信号重编程与肿瘤免疫治疗(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞因子使两条受体链二聚化,从而激活Janus激酶和STAT转录因子,这些因子调节免疫细胞,但具有治疗上的缺陷。我们设计了“Trikine”,以迫使在细胞表面顺式形成三链细胞因子受体复合物,从而诱导为治疗效果优化的定制STAT转录信号程序。设计的Trikine共激活pSTAT5和pSTAT3特征,不同于任何天然细胞因子,通过组装Interleukin-2 (IL-2)、Interleukin-10 (IL-10)和Interleukin-21 (IL-21)受体的三聚组合实现。一种基于IL-2的Trikine限制了T细胞的终末分化,促进了干性,并增强了肿瘤控制的持久性且无毒性。出乎意料的是,一种基于IL-10的Trikine诱导了免疫浸润进入低免疫原性肿瘤,在小细胞肺癌和胰腺癌中显示出显著疗效。

【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/PRJNA1401891

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1401891

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

细胞因子通过使两条受体链二聚化来激活Janus激酶和STAT转录因子,从而调控免疫细胞,但存在治疗上的缺陷。我们设计了“Trikines”,强制在细胞表面顺式形成三链细胞因子受体复合物,诱导定制的STAT转录信号程序,以优化治疗效果。设计的Trikines通过组装白介素-2(IL-2)、白介素-10(IL-10)和白介素-21(IL-21)受体的三聚体组合,共同激活了不同于任何天然细胞因子的pSTAT5和pSTAT3特征。基于IL-2的Trikine限制了T细胞的终末分化,促进了干性,并增强了肿瘤控制的持久性,且无毒性。出乎意料的是,基于IL-10的Trikine诱导了免疫细胞浸润到免疫原性差的肿瘤中,在小细胞肺癌和胰腺癌模型中显示出显著疗效。Trikines消除了为免疫疗法定制STAT特征所需的细胞工程。总体设计:小鼠皮下接种2.5×10^5个6694c2vTRP1细胞,并接受腹腔注射。

每隔一天注射PBS、单链IL-10(每只小鼠26微克,n=5)或IL-10/2-Trikine(每只小鼠30.6微克,n=5),从第8天开始,总共注射两次。第14天处死小鼠。通过磁珠分离CD45⁺肿瘤浸润淋巴细胞,用 hashtag 抗体单独标记,按治疗组混合,并进行单细胞5’ RNA和细胞表面蛋白测序。

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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