PRJNA1470624：Ago2缺失恢复免疫难治性肺癌对免疫检查点抑制剂的敏感性 [RNA-seq vitro]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1470624

标准获取流程：

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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

晚期非小细胞肺癌（NSCLC）的一线治疗方法之一是免疫检查点抑制剂（ICI），其可激活抗肿瘤免疫反应。尽管取得了成功，但ICI对许多患者仍无效，这凸显了克服耐药策略的必要性。大多数研究致力于促进免疫细胞浸润难治性肿瘤，以提高ICI疗效。在这项工作中，我们通过聚焦于Argonaute 2（Ago2）——RNA干扰通路的关键成员——来推进这一方法。利用两种免疫难治性NSCLC小鼠模型，我们证明肿瘤Ago2抑制干扰素信号传导，导致免疫原性低下和ICI治疗失败。癌细胞中Ago2的基因缺失可恢复干扰素信号传导，并支持免疫细胞向肿瘤的浸润。因此，野生型肿瘤对ICI耐药，而缺乏Ago2的肿瘤则对治疗敏感。在接受ICI治疗的NSCLC患者中，肿瘤中高Ago2表达和低干扰素特征与生存期缩短相关。

因此，Ago2是NSCLC中观察到的免疫难治表型的驱动因素，当旨在使患者对ICI敏感时，它可能代表一个治疗靶点。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。