转移性胃癌图谱：铁死亡与疾病进展及免疫治疗应答的关联

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数据说明

胃腺癌（GAC）仍是全球癌症相关死亡的重要原因，其大多数死亡源于转移性扩散。为阐明癌细胞的演化及其与肿瘤微环境（TME）的相互作用，我们对20例未经治疗患者的原发肿瘤（PRI）、配对的肝转移灶（LM）或腹膜癌病（PC）、癌旁正常组织及血液样本进行了全面的单细胞转录组和免疫组库分析。我们发现，转移灶内的TME与原发肿瘤存在显著差异，且肝转移灶与腹膜癌病样本之间亦有所不同。提示免疫逃逸的现象包括：与PRI相比，PC样本中T细胞克隆扩增减弱、肿瘤反应性CD8 T细胞比例显著降低，且初始T细胞、M2样巨噬细胞及增殖性巨噬细胞富集。肝转移灶中B细胞显著减少，耗竭性CD8 T细胞及NK/NKT细胞比例增加。肝转移灶和腹膜癌病样本中浆细胞均几乎耗竭。

恶性细胞在很大程度上表现出胃系身份的减弱，主要采用肠样和混合细胞状态，并获得胃肠干细胞标志物的表达。LM癌细胞显示上皮-间质转化信号增强，而PC癌细胞则具有更高水平的非整倍性。我们观察到LMs与PC之间存在差异表达的癌症元程序和基因模块（GMs），其中PRI中GM2高表达预示远处转移风险增加。对GM特征基因的进一步分析揭示了恶性进展过程中通过GPX4上调实现的铁死亡逃逸。通过患者来源异种移植瘤和一种新型GAC自发小鼠模型进行的功能验证证实，遗传或药理学抑制铁死亡抵抗可减弱肿瘤生长和转移进展。总之，我们对恶性进展的图谱绘制为靶向

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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