小分子ITK和Pan-TRK激酶抑制剂PF-07245303用于特应性皮炎潜在局部治疗

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于小分子ITK和Pan-TRK激酶抑制剂PF-07245303用于特应性皮炎潜在局部治疗的高通量测序表达谱研究

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GSE297645: Small Molecule ITK and Pan-TRK Kinase Inhibitor (PF-07245303) for the Potential Topical Treatment of Atopic Dermatitis

基本信息

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任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

小分子ITK和Pan-TRK激酶抑制剂PF-07245303用于特应性皮炎潜在局部治疗

Small Molecule ITK and Pan-TRK Kinase Inhibitor (PF-07245303) for the Potential Topical Treatment of Atopic Dermatitis

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于小分子ITK和Pan-TRK激酶抑制剂PF-07245303用于特应性皮炎潜在局部治疗的高通量测序表达谱研究。数据覆盖人类样本,主题标签涉及表达谱分析和GPL24676平台。该数据可用于探索PF-07245303对T细胞受体诱导信号及IL-4、IL-13产生的影响,以及其在特应性皮炎相关通路中的作用,为理解该化合物的药理机制和潜在疗效提供转录组层面的依据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特应性皮炎(AD)是一种慢性炎症性皮肤病,由细胞因子白细胞介素-4(IL-4)和白细胞介素-13(IL-13)驱动,并与皮肤屏障破坏和瘙痒相关。白细胞介素-2诱导型T细胞激酶(ITK)是一种由T细胞表达的酪氨酸激酶,其功能是放大T细胞受体(TCR)依赖的信号,ITK缺失或激酶抑制可减少TCR诱导的IL-4和IL-13产生。神经生长因子(NGF)是一种神经营养因子,通过受体原肌球蛋白相关激酶A(TRKA)发出信号,并可促进皮肤瘙痒。NGF和TRKA在特应性皮炎皮肤病变中的表达均增强,且AD皮肤病变中NGF水平与瘙痒严重程度相关。在此我们描述一种化合物PF-07245303,它能有效抑制ITK和TRK激酶(TRKA、B和C)。该化合物表现出抑制TCR诱导的、ITK依赖的

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE297645

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 14 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

特应性皮炎(AD)是一种慢性炎症性皮肤病,由细胞因子白细胞介素-4(IL-4)和白细胞介素-13(IL-13)驱动,并与皮肤屏障破坏和瘙痒相关。白细胞介素-2诱导型T细胞激酶(ITK)是一种由T细胞表达的酪氨酸激酶,其功能是放大T细胞受体(TCR)依赖性信号,ITK缺失或激酶抑制可减少TCR诱导的IL-4和IL-13产生。神经生长因子(NGF)是一种神经营养因子,通过受体原肌球蛋白相关激酶A(TRKA)发出信号,并可促进皮肤瘙痒。NGF和TRKA在特应性皮炎皮损中的表达均增强,且AD皮损中NGF水平与瘙痒严重程度相关。在此我们描述一种化合物PF-07245303,它能强效抑制ITK和TRK激酶(TRKA、B和C)。该化合物显示出对TCR诱导的、ITK依赖性PLCγ1磷酸化的抑制作用,并强效抑制TCR刺激的纯化人T细胞产生IL-2。此外,这种ITK/TRK激酶抑制剂抑制了Th1、Th2、Th17和CD8 T细胞产生炎症细胞因子。

在生化和基于细胞的试验中,PF-07245303抑制了受体激酶TRKA、TRKB和TRKC,并抑制了NGF诱导的人嗜碱性粒细胞活化。在特应性皮炎的人皮肤外植体模型中,PF-07245303通过抑制TRKA的磷酸化表现出药理活性,并抑制了TCR激活的真皮驻留T细胞中细胞因子的表达。这些结果表明,PF-07245303对ITK和TRKs的双重抑制可抑制真皮T细胞活化和NGF依赖性反应,这些反应参与特应性皮炎的发生。

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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