GITRL装甲化抗GD2 CAR-NK细胞在3D实体瘤模型中的适应性转录重塑与增强活性

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE349394

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数据说明

免疫抑制性肿瘤微环境仍是嵌合抗原受体（CAR）疗法对实体瘤疗效的主要障碍。我们开发了第四代抗GD2 CAR，共表达GITRL，并在NK-92细胞和原代NK细胞中进行了评估。CAR.GD2.GITRL稳定表达，具有增强的增殖能力，并伴随转录和代谢重塑，其特征是与干扰素信号、mTORC1、AMPK和IL-27通路相关的基因上调，以及与IL-10、TGF-β/SMAD和CISH信号相关的基因下调。CAR表达增加了细胞毒性；尽管CAR.GD2在二维实验中显示出最强的即时细胞毒性，但CAR.GD2.GITRL在三维模型中表现出更优的肿瘤控制。在体内，两个CAR-NK-92组均显著延缓了肿瘤生长，与亲本细胞相比，但两组之间无差异。为了研究GITRL的免疫调节活性，我们诱导生成了调节性T细胞（iTreg）。

GITRL降低了Treg对CAR-T细胞增殖的抑制作用，证实了GITR/GITRL相互作用的功能性；然而在NK细胞中，CAR表达本身已足以赋予这种抗性，从而阻碍了对GITRL特异性额外效应的识别。这些结果支持将GITRL装甲化的抗GD2 CAR-NK细胞作为一种有前景的实体瘤同种异体免疫治疗平台，并为进一步在更接近生理条件的肿瘤模型中进行评估提供了依据。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。