双佐剂脂质纳米颗粒疫苗在前列腺癌中引发强效抗肿瘤免疫

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE351099

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

针对前列腺癌（PCa）的治疗性癌症疫苗面临与Th2偏向性免疫逃逸及抗原特异性T细胞应答激活不足相关的挑战。在此，我们报道了一种模块化脂质纳米颗粒（LNP）疫苗平台，该平台将来源于BCG的TLR4激动剂DnaK呈递于纳米颗粒表面，同时将TLR9激动剂CpG-ODN和PCa相关抗原包封于LNP核心内。这一合理设计的双佐剂构型能够使树突状细胞（DCs）上的TLR4/TLR9同时被激活，这是协同放大下游信号级联的关键事件，从而显著增强IL-12分泌和强效Th1极化。在体内，DnaK-CpG-LNP疫苗相比传统LNP表现出更优的淋巴结靶向效率，并显著增强DC摄取。值得注意的是，治疗性疫苗接种在60%的荷PCa小鼠中实现了肿瘤完全消退，具有高生物安全性及持久的免疫记忆，可对肿瘤再攻击提供完全保护。在机制上，T细胞受体分析揭示了优势抗肿瘤T细胞群的显著克隆扩增。

长期免疫监测证实了强大且持久的抗肿瘤免疫，其特征是组织驻留记忆T细胞（TRM）和效应记忆T细胞（TEM）均持续存在，这可能有助于对肿瘤复发进行长期免疫监视。总体而言，这些发现建立了一种结合纳米颗粒工程的双佐剂策略，本研究为抑制PCa进展提供了一种有效策略，凸显了其显著的临床转化潜力。

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。