Golcadomide联合CD20 T细胞衔接器通过增强T细胞激活与迁移延长淋巴瘤模型生存

研究聚焦Golcadomide(一种Aiolos和Ikaros降解剂)联合CD20 T细胞衔接器在淋巴瘤模型中的作用,涉及T细胞激活与迁移机制

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基因组预测GPL203019606
GSE305825: Golcadomide with CD20 T-cell engager extends survival in lymphoma model by boosting T-cell activation and trafficking

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Golcadomide联合CD20 T细胞衔接器通过增强T细胞激活与迁移延长淋巴瘤模型生存

Golcadomide with CD20 T-cell engager extends survival in lymphoma model by boosting T-cell activation and trafficking

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE305825_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL20301。研究聚焦Golcadomide(一种Aiolos和Ikaros降解剂)联合CD20 T细胞衔接器在淋巴瘤模型中的作用,涉及T细胞激活与迁移机制。数据可用于探索该联合疗法的转录组变化及疗效相关分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管弥漫性大B细胞淋巴瘤的治疗近期取得临床进展,复发/难治性患者仍存在未满足的医疗需求。基于免疫的疗法,如CAR T和T细胞双特异性抗体,将T细胞重定向至恶性细胞上表达的靶抗原,已显示出有前景的抗肿瘤和临床活性。然而,即使采用这些先进疗法,部分患者仍未能获得持久缓解,可能由于肿瘤微环境因素如T细胞浸润不足。Golcadomide是一种潜在的首创Aiolos和Ikaros降解型CRBN E3连接酶调节剂(CELMoD),具有多方面的作用机制,包括直接抗肿瘤效应和T细胞激活。本研究表明,通过特异性降解转录因子Aiolos和Ikaros,golcadomide通过增加增殖增强T细胞功能

【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:GPL20301、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=GSE305825

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 18 202,引用时请注意版本时效。

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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

尽管弥漫性大B细胞淋巴瘤的治疗在临床上取得了近期进展,但复发/难治性患者仍存在未被满足的医疗需求。基于免疫的疗法,如CAR-T和T细胞双特异性抗体,可将T细胞重定向至恶性细胞上表达的靶抗原,已显示出有前景的抗肿瘤和临床活性。然而,即使采用这些先进疗法,部分患者仍未能获得持久缓解,这可能归因于肿瘤微环境因素,如T细胞浸润不足。Golcadomide是一种潜在的同类首创Aiolos和Ikaros降解型CRBN E3连接酶调节剂(CELMoD),具有多方面的作用机制,包括直接抗肿瘤效应和T细胞激活。本研究表明,通过特异性降解转录因子Aiolos和Ikaros,golcadomide可通过促进增殖和细胞因子产生来增强T细胞功能。

空间转录组学和多重心免疫荧光数据显示,单药golcadomide治疗在同基因GEMM淋巴瘤模型中增强了T细胞功能,包括T细胞活化和向TME的迁移,提示其与T细胞衔接器具有潜在协同作用。在与CD20xCD3鼠源替代T细胞衔接器联合使用时,与单药双特异性治疗相比,golcadomide增强了对淋巴瘤细胞的T细胞介导的细胞毒性,并在侵袭性淋巴瘤GEMM中延长了生存期。这些发现支持将这些免疫治疗模式联合用于改善DLBCL患者结局的临床依据。

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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