通过肿瘤向树突状细胞重编程在跨癌种中诱导免疫原性淋巴样生态位 [GeoMx]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE333810

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

肿瘤中的三级淋巴结构（TLSs）与免疫治疗应答改善相关。在此，我们研究了1型经典树突状细胞（cDC1s）在TLS形成中的作用。将肿瘤细胞重编程为cDC1样细胞可重塑肿瘤微环境，并在具有不同遗传背景的黑色素瘤、结肠癌、膀胱癌、乳腺癌和胰腺癌模型中诱导免疫原性TLSs（imgTLSs）。cDC1样细胞激活淋巴毒素、TNF和干扰素程序，并通过MHC I类和CD40信号通路与T细胞早期接触，从而诱导含有BCL6+生发中心的imgTLSs，且不依赖内源性cDC1s。瘤内定位塑造了不同的cDC1样细胞状态，其中DC-LAMP+ CCR7+迁移性cDC1s在小鼠和人类肿瘤中形成富含CD4+、CD8+ T细胞和B细胞的生态位。ImgTLSs维持B细胞和T细胞应答，并通过在远处未治疗肿瘤中扩增共享克隆型来促进系统性免疫。

我们的研究结果揭示了cDC1样细胞的空间组织、信号传导程序及其相互作用，这些细胞启动了肿瘤内淋巴样结构的形成，并确立了细胞重编程作为克服免疫治疗耐药性的一种策略。

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。