通过隔离MEK与ERK并促进抗肿瘤T细胞免疫持久抑制获得性MEK抑制剂耐药的单细胞RNA测序数据集
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE158609,聚焦于通过隔离MEK与ERK并促进抗肿瘤T细胞免疫来持久抑制获得性MEK抑制剂耐药
![GSE158609: Durable Suppression of Acquired MEK Inhibitor Resistance in Cancer by Sequestering MEK from ERK and Promoting Anti-Tumor T-cell Immunity [single-cell RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114149_v20261104192945.jpg)
基本信息
资源简介
通过隔离MEK与ERK并促进抗肿瘤T细胞免疫持久抑制获得性MEK抑制剂耐药的单细胞RNA测序数据集
Durable Suppression of Acquired MEK Inhibitor Resistance in Cancer by Sequestering MEK from ERK and Promoting Anti-Tumor T-cell Immunity [single-cell RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE158609,聚焦于通过隔离MEK与ERK并促进抗肿瘤T细胞免疫来持久抑制获得性MEK抑制剂耐药。数据包含单细胞RNA测序表达谱,涉及KRAS、NRAS、NF1、BRAFnon-V600和BRAFV600突变肿瘤,比较II型RAF联合MEK抑制剂与联合ERK抑制剂的疗效。可用于研究耐药机制、MAPK通路再激活及抗肿瘤免疫应答,支持单细胞水平的表达分析和细胞亚群分类(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):通过激酶抑制破坏癌症中的MAPK通路常因通路再激活而失败,导致临床复发。在MAPK抑制剂中,I型RAF抑制剂仅对特定BRAF突变体有活性;MEK抑制剂单药治疗临床获益有限,但可作为联合治疗的基础。在此,我们表明,与II型RAF加ERK抑制剂组合相比,II型RAF加变构MEK抑制剂能持久减弱具有KRAS、NRAS、NF1、BRAFnon-V600和BRAFV600突变的癌症中获得性MEK抑制剂耐药的发展。II型RAF和MEK(相对于ERK)抑制剂还显示出更强的能力,在获得性耐药肿瘤亚群中将MEK隔离在RAF复合物中并解偶联MEK与ERK的相互作用。在全身和肿瘤内,II型RAF加MEK抑制剂扩增记忆和活化的
【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE158609
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 07 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
在癌症中,通过激酶抑制来阻断MAPK通路往往因通路重新激活而失败,导致临床复发。在MAPK抑制剂中,I型RAF抑制剂仅对特定的BRAF突变体有活性;MEK抑制剂单药治疗临床获益有限,但可作为联合治疗的基础。在此,我们展示,与II型RAF加ERK抑制剂联合方案相比,II型RAF加变构MEK抑制剂能够在携带KRAS、NRAS、NF1、BRAF非V600及BRAFV600突变的癌症中持久遏制获得性MEK抑制剂耐药的发生。在获得性耐药的肿瘤亚群中,II型RAF和MEK(相较于ERK)抑制剂还表现出更优越的能力,可将MEK隔离于RAF复合物中,并解除MEK与ERK的相互作用。在全身和瘤内,II型RAF加MEK抑制剂可扩增记忆性及活化/耗竭的CD8+ T细胞。而单独使用trametinib会暂时减少瘤内优势T细胞克隆,II型RAF抑制剂联合治疗可逆转这一效应,并促进T细胞克隆型扩增与趋同。
重要的是,这种联合疗法对肿瘤的持久控制需要CD8+ T细胞。因此,II型RAF加MEK抑制剂的长期抗肿瘤效果揭示了常见致命癌症组织学中对MAPK的精细依赖,其机制包括对MAPK通路的意外变构扰动以及抗肿瘤CD8+ T细胞免疫的参与。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




