多发性骨髓瘤中BCMA双等位基因缺失作为CAR T细胞治疗耐药机制

源站描述了一项针对多发性骨髓瘤患者接受BCMA靶向CAR T细胞治疗后复发的研究,通过单细胞基因组分析纵向样本,发现一例患者经初始CAR T治疗后出现BCMA双等位基因缺失的克隆选择,导致第二次输注后CAR T细胞增殖缺乏且血清可溶性BCMA缺失

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基因组分类Medicine, Health and Life Sciences
Biallelic loss of BCMA as a resistance mechanism to CAR T cell therapy in Multiple Myeloma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

多发性骨髓瘤中BCMA双等位基因缺失作为CAR T细胞治疗耐药机制

Biallelic loss of BCMA as a resistance mechanism to CAR T cell therapy in Multiple Myeloma

该数据集来自search.dataone.org,属于肿瘤/多发性骨髓瘤领域,主题标签为Medicine, Health and Life Sciences。源站描述了一项针对多发性骨髓瘤患者接受BCMA靶向CAR T细胞治疗后复发的研究,通过单细胞基因组分析纵向样本,发现一例患者经初始CAR T治疗后出现BCMA双等位基因缺失的克隆选择,导致第二次输注后CAR T细胞增殖缺乏且血清可溶性BCMA缺失。数据可用于研究CAR T细胞治疗耐药机制及BCMA基因改变检测(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):靶向BCMA的CAR T细胞疗法在多发性骨髓瘤中已显示出深度且持久的缓解。然而,治疗的内在性和获得性耐药经常被观察到,且耐药机制仍不明确。我们对一名在初始CAR T治疗后复发且对再治疗无反应的患者进行了纵向样本的单细胞基因组表征。我们报告,在初始CAR T细胞输注后,选择出一个BCMA双等位基因缺失的克隆,该缺失通过一个等位基因的缺失和第二个等位基因上产生早期终止密码子的突变而获得。这种缺失导致第二次输注后CAR T细胞增殖缺乏,并反映为患者血清中可溶性BCMA的缺失。我们的分析表明,在多发性骨髓瘤的CAR T细胞治疗中需要仔细检测BCMA基因改变。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/多发性骨髓瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A44a1174fc5c1b0e816f6bbbc2fdc09c7add18a3d2d7a3571d8758a9dca50765e

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A44a1174fc5c1b0e816f6bbbc2fdc09c7add18a3d2d7a3571d8758a9dca50765e

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

靶向BCMA的CAR T细胞疗法在多发性骨髓瘤中已显示出深度且持久的缓解。然而,治疗相关原发性和获得性耐药现象频繁出现,其耐药机制仍不明确。我们对一名患者进行了纵向样本的单细胞基因组学分析,该患者在接受初始CAR T治疗后复发,且对再次治疗无应答。我们报道,在初始CAR T细胞输注后,选择出一个BCMA双等位基因缺失的克隆,该缺失通过一个等位基因的缺失以及另一个等位基因上产生提前终止密码子的突变而获得。这种缺失导致第二次输注后CAR T细胞未能增殖,并反映为患者血清中可溶性BCMA缺失。我们的分析提示,在多发性骨髓瘤CAR T细胞治疗中,需要仔细检测BCMA基因变异。

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。

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