GSE308578:在肺功能确认的博来霉素诱导特发性肺纤维化小鼠模型中尼达尼布疗效一致性缺失

该数据集来自 NCBI GEO(GSE308578),包含一项关于尼达尼布在博来霉素诱导的特发性肺纤维化(IPF)小鼠模型中疗效的研究

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基因组分类GPL2162610090
GSE308578: Consistent lack of efficacy of nintedanib in a spirometry-confirmed and bleomycin-induced mouse model of idiopathic pulmonary fibrosis

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE308578:在肺功能确认的博来霉素诱导特发性肺纤维化小鼠模型中尼达尼布疗效一致性缺失

Consistent lack of efficacy of nintedanib in a spirometry-confirmed and bleomycin-induced mouse model of idiopathic pulmonary fibrosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE308578),包含一项关于尼达尼布在博来霉素诱导的特发性肺纤维化(IPF)小鼠模型中疗效的研究。研究在三个独立干预实验中,对雄性 C57BL/6J 小鼠进行单次气管内博来霉素或生理盐水滴注,并根据体重和非侵入性全身体积描记法随机分层,给予溶媒、尼达尼布或 ALK5 抑制剂治疗。数据可用于分析尼达尼布对肺功能相关基因表达的影响,支持呼吸系统疾病机制与药物反应研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尼达尼布是一种多靶点酪氨酸激酶抑制剂,因其减缓肺功能下降的能力而被批准用于特发性肺纤维化(IPF)。本研究在单剂量博来霉素(BLEO)IPF 小鼠模型的三个独立治疗干预研究中系统评估了尼达尼布的效果。在每项研究中,雄性 C57BL/6J 小鼠接受单次气管内滴注 BLEO(每项研究 n=15-18)或生理盐水(每项研究 n=10),并在 BLEO 给药后七天根据体重和非侵入性全身体积描记法随机分层接受治疗。BLEO-IPF 小鼠接受(PO,BID)溶媒、尼达尼布(50 或 60 mg/kg)或激活素受体样激酶 5 抑制剂(ALK5i,SB525334,60 mg/kg)治疗长达 21 天。在所有研究中,尼达尼布始终未能改善肺健康,如肺功能评估所示

【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:GPL21626、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=GSE308578

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 18 202,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

尼达尼布是一种多靶点酪氨酸激酶抑制剂,因其能够减缓肺功能下降而被批准用于特发性肺纤维化(IPF)。本研究在单次博来霉素(BLEO)诱导的IPF小鼠模型中,系统评估了尼达尼布在三项独立治疗干预研究中的效果。在每项研究中,雄性C57BL/6J小鼠接受单次气管内滴注BLEO(每项研究n=15-18)或生理盐水(每项研究n=10),并在BLEO给药后七天根据体重和非侵入性全身体积描记法测量结果进行随机化和分层分组治疗。BLEO-IPF小鼠接受(口服,每日两次)溶媒、尼达尼布(50或60 mg/kg)或激活素受体样激酶5抑制剂(ALK5i,SB525334,60 mg/kg)治疗,最长持续21天。在所有研究中,通过肺功能测试、生化、组织学和RNA测序评估,尼达尼布均未能改善肺部健康。尼达尼布的血浆浓度与所应用的任何疗效终点均无相关性。

在尼达尼布治疗的BLEO小鼠中,肺转录组特征表明p-糖蛋白(P-gp)的mRNA表达上调,P-gp是已知的尼达尼布外排转运体,提示该模型中尼达尼布的肺生物利用度有限。相比之下,ALK5i在该模型中显著改善肺功能并表现出强效的抗纤维化疗效。总体而言,这些发现对将尼达尼布用作BLEO-IPF模型中的基准药物提出了质疑。

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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