XPO1抑制通过IkB核滞留拮抗MCL:Selinexor在ibr敏感与ibr耐药肿瘤细胞中均显示抗肿瘤活性

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE116810_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,主题标签涉及肿瘤与淋巴瘤

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时间序列分类GPL167919606
GSE116810: XPO1 inhibition antagonizes MCL via nuclear retention of IkB: Selinexor demonstrates antitumor activities in both ibr-sensitive and ibr-resistant tumor cells

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创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

XPO1抑制通过IkB核滞留拮抗MCL:Selinexor在ibr敏感与ibr耐药肿瘤细胞中均显示抗肿瘤活性

XPO1 inhibition antagonizes MCL via nuclear retention of IkB: Selinexor demonstrates antitumor activities in both ibr-sensitive and ibr-resistant tumor cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE116810_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,主题标签涉及肿瘤与淋巴瘤。源站描述显示研究比较了XPO1抑制剂selinexor与ibrutinib在六株对ibrutinib内在敏感性不同的套细胞淋巴瘤(MCL)细胞系中的效应,发现selinexor抗肿瘤活性更广,对ibrutinib耐药的MCL细胞系仍敏感,并诱导凋亡/细胞周期阻滞,XPO-1敲低也延缓细胞生长,同时下调NF-κB基因特征而非BCR特征。数据可用于MCL耐药机制与药物反应相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):通过BTK抑制剂ibrutinib抑制BCR信号在套细胞淋巴瘤(MCL)中已产生显著反应。然而,约三分之一的患者对该药物反应不佳,且ibrutinib上的疾病复发几乎普遍存在。需要旨在预防和克服ibrutinib耐药的替代治疗策略。我们在六株对ibrutinib表现出不同内在敏感性的MCL细胞系中比较和对比了selinexor(一种选择性核输出抑制剂)与ibrutinib的效应。我们发现selinexor在MCL中比ibrutinib具有更广泛的抗肿瘤活性。对ibrutinib耐药的MCL细胞系仍对selinexor敏感。我们表明selinexor诱导凋亡/细胞周期阻滞,且XPO-1敲低也延缓细胞生长。此外,NF-κB基因特征的下调,而非BCR特征,wa

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE116810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 23 202,引用时请注意版本时效。

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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

通过BTK抑制剂依鲁替尼抑制BCR信号传导,在套细胞淋巴瘤(MCL)中产生了显著疗效。然而,约三分之一的患者对该药物反应不佳,且几乎所有患者最终会对依鲁替尼产生疾病复发。因此,需要旨在预防和克服依鲁替尼耐药性的替代治疗策略。我们在六种对依鲁替尼表现出不同内在敏感性的MCL细胞系中,比较并对比了选择性核输出抑制剂selinexor与依鲁替尼的效果。我们发现,selinexor在MCL中的抗肿瘤活性比依鲁替尼更为广泛。对依鲁替尼耐药的MCL细胞系仍对selinexor保持敏感。我们证明,selinexor可诱导细胞凋亡/细胞周期阻滞,且XPO-1敲低也能延缓细胞生长。此外,NF-κB基因特征的 down-regulation,而非BCR特征的下调,是MCL对selinexor和依鲁替尼共同反应的基础特征。同时,NF-κB未发生改变与依鲁替尼耐药性相关。

在机制上,selinexor诱导IκB的核滞留,同时伴随NF-κB DNA结合活性的降低,提示NF-κB被捕获于一个抑制性复合物中。免疫共沉淀证实NF-κB的p65亚基与IκB存在物理结合。在原发性MCL肿瘤中,我们进一步证明IκB核滞留的细胞数量与凋亡程度呈线性相关。我们的数据突显了NF-κB通路在ibrutinib和selinexor药物反应中的作用,并展示了利用selinexor通过抑制NF-κB来预防和克服内在性ibrutinib耐药的潜力。

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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