整合素/CD44靶向脂质体共递送尼达尼布与地塞米松治疗特发性肺纤维化急性加重

研究利用单细胞转录组分析发现损伤的肺泡 II 型细胞和肌成纤维细胞中整合素与 CD44 显著上调,并据此开发共载尼达尼布与地塞米松的双靶向脂质体纳米平台(ND-RHL),用于特发性肺纤维化急性加重的精准递送与协同抗纤维化、抗炎治疗

geo
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基因组分类GPL2845710090
GSE303579: Integrin/CD44-Targeted Liposomal Co-Delivery of Nintedanib and Dexamethasone for Acute Exacerbation of Idiopathic Pulmonary Fibrosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

整合素/CD44靶向脂质体共递送尼达尼布与地塞米松治疗特发性肺纤维化急性加重

Integrin/CD44-Targeted Liposomal Co-Delivery of Nintedanib and Dexamethasone for Acute Exacerbation of Idiopathic Pulmonary Fibrosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE303579),包含 1 个文件(GSE303579_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱高通量测序,物种为小鼠(10090),平台为 GPL28457。研究利用单细胞转录组分析发现损伤的肺泡 II 型细胞和肌成纤维细胞中整合素与 CD44 显著上调,并据此开发共载尼达尼布与地塞米松的双靶向脂质体纳米平台(ND-RHL),用于特发性肺纤维化急性加重的精准递送与协同抗纤维化、抗炎治疗。数据可用于相关基因表达分析与靶向递送研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特发性肺纤维化急性加重(AE-IPF)因其高发病率和高死亡率,加之缺乏有效的靶向治疗,构成重大临床挑战。在此,我们利用单细胞转录组分析,发现整合素和 CD44 在受损的肺泡 II 型细胞和肌成纤维细胞中显著上调,突显其作为 AE-IPF 病理递送靶点的潜力。基于这些发现,我们开发了一种双靶向脂质体纳米平台(ND-RHL),共包封尼达尼布和地塞米松,专门设计利用整合素/CD44 过表达实现肺部精准药物递送及协同抗纤维化和抗炎作用。ND-RHL 在体外和体内均表现出良好的理化特性、高效的双药负载以及在整合素/CD44 高表达细胞中的选择性蓄积。在

【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:GPL28457、10090。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE303579

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

特发性肺纤维化急性加重(AE-IPF)因其高发病率和高死亡率,加之缺乏有效的靶向治疗手段,构成了重大的临床挑战。本研究利用单细胞转录组分析,发现整合素和CD44在受损的肺泡II型细胞和肌成纤维细胞中显著上调,凸显了其作为AE-IPF病理递送靶点的潜力。基于这些发现,我们开发了一种双靶向脂质体纳米平台(ND-RHL),共包载尼达尼布和地塞米松,专门利用整合素/CD44的过表达实现肺部精准药物递送及协同抗纤维化和抗炎效应。ND-RHL表现出良好的理化特性、高效的双药负载能力,并在体外和体内均能选择性蓄积于整合素/CD44高表达细胞中。在AE-PF小鼠模型中,气管内给予ND-RHL可显著提高生存率,减轻肺部炎症和纤维化,保护肺组织结构,且全身毒性极小。

在机制层面,转录组分析和免疫表型分析表明,ND-RHL逆转了AE诱导的基因表达模式,并抑制了关键信号通路,包括PI3K–AKT–mTOR、Wnt/β-catenin和NF-κB–PPARγ,从而协调免疫微环境和细胞外基质微环境的重塑。本研究将ND-RHL呈现为一种机制明确、细胞靶向的纳米治疗药物,对AE-IPF及相关纤维化肺疾病的治疗具有强大的治疗潜力和转化前景。

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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