肿瘤靶向自毁细菌原位生成免疫刺激性细菌裂解物用于癌症治疗

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE324791

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

细菌疗法因其天然的肿瘤趋向性而在癌症治疗中引起了广泛关注。然而，与活菌给药相关的安全性问题限制了其临床转化。在此，我们提出了一种基于裂解物的治疗策略，该策略保留了细菌的免疫刺激能力，同时最大限度地降低了与细菌增殖相关的风险。对多种细菌裂解物的系统评估发现，大肠杆菌Nissle 1917（EcN）裂解物是一种强效的抗肿瘤免疫诱导剂，既可通过凋亡和坏死对肿瘤细胞产生直接细胞毒性，又具有强大的免疫激活能力。基于这一发现，我们通过ROS/GSH双响应连接子将广谱抗生素氯霉素（CAP）偶联到巨噬细胞膜伪装的EcN上，构建了一种肿瘤响应性细菌平台CAP-MM@EcN。

巨噬细胞膜涂层增强了全身生物相容性和肿瘤蓄积，而肿瘤微环境中升高的氧化还原信号触发抗生素的局部释放，诱导细菌自溶并同时根除内源性肿瘤内细菌，从而实现免疫原性细菌裂解物的原位生成。这种自毁性细菌激活通过促进M1型巨噬细胞极化、树突状细胞成熟和细胞毒性T细胞活化，重塑了免疫抑制性肿瘤微环境。在多种小鼠肿瘤模型中，CAP-MM@EcN引发了强效的抗肿瘤反应，肿瘤抑制率达到87.5%，展示了一种安全有效的细菌介导癌症免疫治疗策略。

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。