BET抑制靶向致病性间质巨噬细胞限制闭塞性细支气管炎慢性GVHD中抗体介导的纤维化

研究聚焦慢性移植物抗宿主病(cGVHD)相关的闭塞性细支气管炎综合征(BOS),使用可转化的BET抑制剂OPN-51107处理cGVHD小鼠模型,观察T、B细胞及巨噬细胞极化变化

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基因组分类GPL2424710090
GSE307707: BET inhibition targets pathogenic interstitial macrophages to limit antibody mediated fibrosis in bronchiolitis obliterans chronic GVHD

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-01

资源简介

BET抑制靶向致病性间质巨噬细胞限制闭塞性细支气管炎慢性GVHD中抗体介导的纤维化

BET inhibition targets pathogenic interstitial macrophages to limit antibody mediated fibrosis in bronchiolitis obliterans chronic GVHD

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE307707_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。研究聚焦慢性移植物抗宿主病(cGVHD)相关的闭塞性细支气管炎综合征(BOS),使用可转化的BET抑制剂OPN-51107处理cGVHD小鼠模型,观察T、B细胞及巨噬细胞极化变化。数据可用于探索BET抑制在BOS纤维化中的转录组效应及潜在治疗靶点分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性移植物抗宿主病(cGVHD)是同种异体造血干细胞移植后晚期死亡的主要原因,其中闭塞性细支气管炎综合征(BOS)是最致命的治疗抵抗性并发症之一。尽管已批准4种二线疗法,中度和重度BOS患者的临床反应仍然很差。溴结构域和超末端(BET)蛋白是表观遗传阅读器,在多种细胞类型中驱动致癌和炎症转录程序。我们假设BET抑制通过抑制直接炎症T细胞以及已知的巨噬细胞向促纤维化表型极化,将是一种可行的治疗选择。我们使用了已建立的BOS cGVHD模型,其中我们用可转化的BET抑制剂:OPN-51107(BETi)治疗cGVHD小鼠。我们发现,在BETi下,T和B细胞的生发中心(GC)运输减少

【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:GPL24247、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=GSE307707

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 12 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

慢性移植物抗宿主病(cGVHD)是异基因造血干细胞移植后晚期死亡的主要原因,其中闭塞性细支气管炎综合征(BOS)是最致命的治疗抵抗性并发症之一。尽管已有4种二线疗法获批,但中度和重度BOS患者的临床缓解率仍然不佳。含溴结构域和超末端结构域(BET)蛋白是表观遗传阅读器,在多种细胞类型中驱动致癌和炎症性转录程序。我们假设,通过抑制BET来限制直接的炎症性T细胞以及已知的巨噬细胞向促纤维化表型极化,将是一种可行的治疗选择。我们使用了一个已建立的BOS cGVHD模型,在该模型中以可转化的BET抑制剂OPN-51107(BETi)治疗cGVHD小鼠。我们发现,在BETi作用下,T细胞和B细胞的生发中心(GC)迁移能力降低,GC活化减少,导致IgG1+类别转换B细胞减少。cGVHD小鼠循环中及沉积于肺组织上的致病性IgM和IgG1均升高,而在BET抑制下这些指标得以减弱。此外,cGVHD中产生的抗体既具有同种异体反应性,也具有自身反应性。

单细胞RNA测序分析揭示了BOS肺组织中的22种不同细胞类型。在cGVHD小鼠中,GSEA分析显示肺泡巨噬细胞(AM)和间质巨噬细胞(IM)中抗炎性Arginase1和促纤维化Tgfb1表达上调,而BETi治疗小鼠中这些表达显著降低。光谱流式细胞术证实,BETi通过减少CD206+FcgR+ M2型IM和AM,靶向肺浸润性M2巨噬细胞。最终,BETi治疗小鼠的胶原沉积减少、肺功能改善。我们确定BET蛋白是BOS炎症的关键调控因子。BETi抑制Tfh和GC B细胞,从而减少抗体产生和沉积。在肺内,BETi选择性靶向M2型IM巨噬细胞,以减少FcgR和TGF-b表达。

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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