基于蛋白质组学的脑黑色素瘤转移丝裂原活化蛋白激酶抑制剂耐药性研究

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD007592

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数据说明

背景 MAP激酶抑制剂（MAPKi）治疗BRAF突变黑色素瘤的特征是高应答率，但也会在中位无进展生存期（PFS）为9至12个月内出现耐药。理解耐药机制并确定有效的治疗替代方案是黑色素瘤中最重要的科学挑战之一。利用蛋白质组学，我们希望特别深入了解脑转移的病理生理过程。

方法 黑色素瘤患者的脑转移灶经胰蛋白酶消化后制备用于MS分析。质谱分析在配备纳喷雾离子源、与纳升HPLC系统联用的QExactive HF混合四极杆-轨道阱质谱仪上进行。

结果 在这项初步研究中，我们通过LC-MS分析鉴定出5,977种蛋白质。根据PFS将样本分为应答良好组和应答不良组。通过根据基因本体（GO）术语、KEGG通路和基因集富集分析（GSEA）评估这些蛋白质组谱，我们能够描述这两个不同组之间的差异。我们进一步检测到，在应答不良患者中，EMT特征、V型质子ATP酶、钙离子结合蛋白、真核翻译起始因子、细胞黏附蛋白以及若干转运蛋白和交换蛋白显著上调，而应答良好者则表现出免疫激活和细胞外基质结构成分的参与等特征。随后，基于最近收缩质心法，我们鉴定了最具类别区分能力的蛋白质。

结论 利用蛋白质组学有助于在脑转移灶中识别已知的颅外耐药机制，并进一步发现了可能的大脑特异性药物外排机制，这些机制可能作为有吸引力的靶点，特别是用于治疗此类转移，或作为预测标志物。

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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