denosumab治疗癌症患者的RANKL阻断免疫调节数据集

研究探讨denosumab阻断RANKL对晚期癌症患者循环免疫细胞的调节作用,数据可用于分析免疫细胞变化与治疗响应的关联,支持肿瘤免疫相关分类或预测研究(来源 NCBI)

geo
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其他分类OtherGPL246769606
GSE248774: Immune modulation with RANKL-blockade through denosumab treatment in cancer patients

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

denosumab治疗癌症患者的RANKL阻断免疫调节数据集

Immune modulation with RANKL-blockade through denosumab treatment in cancer patients

该数据集来自NCBI GEO,标题为“Immune modulation with RANKL-blockade through denosumab treatment in cancer patients”,包含1个文件(GSE248774_series_matrix.txt.gz),涉及23例前列腺癌患者和3例肾细胞癌患者的血液样本。研究探讨denosumab阻断RANKL对晚期癌症患者循环免疫细胞的调节作用,数据可用于分析免疫细胞变化与治疗响应的关联,支持肿瘤免疫相关分类或预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Denosumab是一种全人源单克隆抗体,可结合核因子κB受体活化因子配体(RANKL),常规用于癌症患者以减少新发骨转移的发生率。RANK-RANKL通过控制破骨细胞的招募、发育和活性来调节骨转换。然而,这种相互作用也可以调节包括树突状细胞和髓质胸腺上皮细胞(mTECs)在内的广泛免疫细胞。抑制后者会导致胸腺对T细胞的阴性选择减少,并可能增强肿瘤特异性T细胞的生成。我们研究了给予denosumab是否可以改变调节癌症患者的循环免疫细胞。从23例前列腺癌患者和3例肾细胞癌患者中采集血液,这些患者提供了书面知情同意书,患有晚期疾病并正在接受denosumab治疗, prior to

【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:Other、GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248774

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 11 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248774

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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

地舒单抗是一种全人源单克隆抗体,可与核因子-κB受体活化因子配体(RANKL)结合,常规用于癌症患者以减少新发骨转移的发生率。RANK-RANKL通过调控破骨细胞的募集、发育和活性来调节骨转换。然而,这种相互作用也可调节包括树突状细胞和髓质胸腺上皮细胞(mTECs)在内的多种免疫细胞。对后者的抑制可减少T细胞的胸腺阴性选择,并可能增强肿瘤特异性T细胞的生成。我们研究了给予地舒单抗是否会改变癌症患者循环免疫细胞的调节。采集了23例前列腺癌患者和3例肾细胞癌患者的血液,这些患者均签署了书面知情同意书,患有晚期疾病并正在接受地舒单抗治疗,采血时间分别在地舒单抗治疗前和治疗期间。采用高维质谱流式细胞术,我们发现地舒单抗治疗本身对循环免疫细胞的频率和活化仅产生适度影响。

我们还发现,在地舒单抗治疗下,循环T细胞库和新生胸腺迁出细胞的频率变化极小。然而,当我们根据患者是否接受化疗和/或类固醇治疗进行分层时,接受这些伴随治疗的患者表现出显著更强的免疫调节作用,包括早期NK细胞频率的增加以及后期经典单核细胞的增加。我们还观察到循环淋巴细胞和部分单核细胞群体中CTLA-4和TIM3表达的广泛诱导。这些发现表明,地舒单抗单独治疗的免疫调节作用较为温和,但与常规癌症治疗联合使用时,可导致免疫检查点的诱导。

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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