用于抗PD-1抗体治疗增敏的新型RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦黑色素瘤与软组织肉瘤,涉及一种用于抗PD-1抗体治疗增敏的新型RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗

University of FloridaUniversity of Florida
clinicaltrials
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基因组MelanomaSoft Tissue Sarcoma疫苗编码
Novel RNA-lipid Particle (RNA-LP) Vaccine for Anti-PD-1 Antibody Therapy Sensitization

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

用于抗PD-1抗体治疗增敏的新型RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦黑色素瘤与软组织肉瘤,涉及一种用于抗PD-1抗体治疗增敏的新型RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗。源站描述指出,免疫检查点抑制剂(ICI)革新了晚期黑色素瘤治疗,但辅助治疗中多达30%受试者在开始ICI治疗1年内复发,且辅助ICI治疗后进展者疾病更具侵袭性、对后续免疫治疗反应差,原因涉及肿瘤微环境(TME)的免疫抑制性和专业APC活化不足。该数据可用于了解该疫苗联合抗PD-1治疗的临床研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤、软组织肉瘤。黑色素瘤是佛罗里达州日益受关注的公共卫生问题。免疫检查点抑制剂(ICI)的出现革新了晚期黑色素瘤的治疗。不幸的是,在辅助治疗 setting 中,多达30%的受试者在开始ICI治疗后1年内会出现疾病复发。既往研究显示,在辅助ICI治疗期间或完成后不久进展的受试者,疾病病程更具侵袭性,对后续免疫治疗反应不佳。ICI在辅助治疗后 setting 中失败的原因之一是肿瘤微环境(TME)的免疫抑制性质以及缺乏专业APC活化。由于缺乏先天免疫激活和髓源性抑制细胞的抑制,这些APC保持惰性状态,无法呈递肿瘤抗原以供免疫检测。

【主题与分类】

主题标签:Melanoma、Soft Tissue Sarcoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05264974

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    • 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

适应症:黑色素瘤、软组织肉瘤。黑色素瘤在佛罗里达州日益成为公共卫生关注的问题。免疫检查点抑制剂(ICI)的出现彻底改变了晚期黑色素瘤的治疗。遗憾的是,在辅助治疗背景下,高达30%的受试者在开始ICI治疗后1年内会出现疾病复发。既往研究表明,在辅助ICI治疗期间或治疗结束后不久出现疾病进展的受试者,其病程更具侵袭性,且对后续免疫治疗反应不佳。ICI在辅助治疗后阶段失败的原因之一是肿瘤微环境(TME)的免疫抑制性质以及缺乏专业性抗原提呈细胞(APC)的激活。由于缺乏先天免疫激活以及髓源性抑制细胞(MDSC)的抑制,这些APC处于惰性状态,无法提呈肿瘤抗原以供免疫系统识别。同样,除罕见亚型外,软组织肉瘤(STS)富含免疫抑制性TME,导致对ICI治疗耐药。

我们开发了一种新型RNA-脂质颗粒(RNA-LP)疫苗,该疫苗能够同时穿透并重编程肿瘤微环境(TME),同时诱导肿瘤特异性适应性T细胞应答。该疫苗采用新型工程设计,将肿瘤来源的mRNA与pp65全长溶酶体相关膜蛋白(LAMP1)mRNA分层包裹于脂质纳米颗粒“洋葱样”结构中。这些RNA-LP定位于TME并激活多条先天免疫通路,从而激活抗原呈递细胞(APC)并抑制髓源性抑制细胞(MDSC)的功能。加入LAMP mRNA旨在增强临床前模型中观察到的先天免疫激活作用,并便于追踪疫苗接种后T细胞受体特异性免疫应答。在本研究中,我们提出对辅助ICI治疗期间或完成后不久出现疾病进展的受试者使用受试者来源的RNA-LP疫苗。我们提出,通过重新启动抗肿瘤免疫应答和改变TME,我们可以提高ICI治疗的疗效。如果有效,这种治

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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