IL-31阻断通过解除CGRP-CALCRL神经免疫抑制提升LAMP3+ CD1c+成熟树突状细胞从而升高TARC(人)

该数据集来自人特应性皮炎(AD)研究,聚焦IL-31阻断(Nemolizumab)后部分患者出现皮肤不良事件并伴血清TARC升高的机制

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基因组分类GPL246769606
GSE307017: IL-31 Blockade Elevates TARC by Lifting LAMP3+ CD1c+ Mature Dendritic Cells from CGRP-CALCRL Neuroimmune Suppression in Atopic Dermatitis [human]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

IL-31阻断通过解除CGRP-CALCRL神经免疫抑制提升LAMP3+ CD1c+成熟树突状细胞从而升高TARC(人)

IL-31 Blockade Elevates TARC by Lifting LAMP3+ CD1c+ Mature Dendritic Cells from CGRP-CALCRL Neuroimmune Suppression in Atopic Dermatitis [human]

该数据集来自人特应性皮炎(AD)研究,聚焦IL-31阻断(Nemolizumab)后部分患者出现皮肤不良事件并伴血清TARC升高的机制。数据通过高通量测序进行表达谱分析,包含1个文件GSE307017_series_matrix.txt.gz,平台为GPL24676,物种为9606。可用于探索IL-31阻断、CGRP-CALCRL神经免疫抑制与LAMP3+ CD1c+成熟树突状细胞及TARC升高之间的关系,支持AD治疗相关免疫机制的分类与表达特征研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Nemolizumab可减轻特应性皮炎(AD)患者的瘙痒和皮损,但部分患者出现皮肤不良事件(CAEs)并伴有血清胸腺和活化调节趋化因子(TARC)升高;机制尚不清楚。

【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=GSE307017

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

背景:奈莫利珠单抗可减轻特应性皮炎(AD)患者的瘙痒和皮损,但部分患者会出现皮肤不良事件(CAEs),并伴有血清胸腺和活化调节趋化因子(TARC)升高;其机制尚不明确。目的:明确IL-31受体A(IL-31RA)阻断后TARC升高的全身性变化及其机制。方法:整合了血清蛋白质组学(Olink)、MC903模型±抗IL-31RA、AD皮肤的单细胞RNA测序及原位验证、使用人树突状细胞(DCs)的功能实验,以及人背根神经节的配体-受体推断分析。结果:在发生CAEs的患者中,TARC水平升高并与2型标志物相关。在小鼠中,IL-31RA阻断导致血清和真皮TARC升高,而无广泛的转录组改变。Ccl17 T2A GFP报告基因将TARC定位于真皮DCs,富集于2型经典树突状细胞(cDC2)。在患者中,CCL17原位定位于LAMP3⁺ CD1c⁺成熟DCs。

分析支持降钙素基因相关肽(CGRP)信号通过降钙素受体样(CALCRL)信号从IL31-RA/制瘤素M受体(OSMR)阳性伤害感受器传递至成熟DC;CGRP在体外降低DC成熟度和TARC。结论:研究结果支持一种IL-31依赖性CGRP-CALCRL神经免疫刹车机制,该机制抑制DC成熟和TARC。IL-31RA阻断解除对该回路的抑制,将止痒治疗与DC驱动的趋化因子程序联系起来,并为患者中比MC903模型更强的TARC反应提供了理论依据。监测TARC和神经免疫背景可能有助于管理接受nemolizumab治疗的AD患者。

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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