IDOR-1117-2520口服CCR6拮抗剂在临床前皮肤皮炎模型中的疗效

源站描述聚焦于趋化因子受体 CCR6 在引导致病性 T17 细胞迁移中的作用,并评估新型口服 CCR6 拮抗剂 IDOR-1117-2520 在 Aldara 诱导的临床前皮肤炎症模型中的疗效与可转化性

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基因组预测GPL3017210090
GSE289485: Efficacy of IDOR-1117-2520, a novel, orally available CCR6 antagonist in a preclinical model of skin dermatitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

IDOR-1117-2520口服CCR6拮抗剂在临床前皮肤皮炎模型中的疗效

Efficacy of IDOR-1117-2520, a novel, orally available CCR6 antagonist in a preclinical model of skin dermatitis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE289485),包含 1 个文件 GSE289485_series_matrix.txt.gz,主题为皮肤疾病/其他。源站描述聚焦于趋化因子受体 CCR6 在引导致病性 T17 细胞迁移中的作用,并评估新型口服 CCR6 拮抗剂 IDOR-1117-2520 在 Aldara 诱导的临床前皮肤炎症模型中的疗效与可转化性。数据可用于研究 CCR6 相关免疫细胞迁移机制及药物干预效果(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:趋化因子受体 CCR6 通过趋化因子 CCL20 引导与包括银屑病在内的多种自身免疫疾病相关的致病性 T17 细胞迁移至炎症部位,具有重要意义。基于此,抑制 CCR6+ 免疫细胞迁移的药理学干预为这类疾病提供了新的治疗途径。然而,此类干预从临床前模型到人类疾病的可转化性迄今尚未得到详细评估。在此,我们评估 Aldara 诱导的皮肤炎症临床前模型对银屑病的可转化性,特别关注免疫细胞运输,并评估新型口服 CCR6 拮抗剂 IDOR-1117-2520 在该模型中的疗效。实验方法:在此,我们评估了 IDOR-1117-2520(一种新型、高选择性、强效且口服可用的)的体内治疗效果。

【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:GPL30172、10090。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289485

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 01 202,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
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数据说明

背景与目的:趋化因子受体CCR6通过趋化因子CCL20引导致病性T17细胞迁移至炎症部位,该过程在包括银屑病在内的多种自身免疫性疾病中具有重要意义。基于此,抑制CCR6+免疫细胞迁移的药理学干预为这类疾病提供了新的治疗途径。然而,迄今为止,此类干预从临床前模型向人类疾病的可转化性尚未得到详细评估。本研究旨在评估Aldara诱导的皮肤炎症临床前模型向银屑病的可转化性,重点关注免疫细胞转运,并评估新型口服CCR6拮抗剂IDOR-1117-2520在该模型中的疗效。实验方法:本研究评估了IDOR-1117-2520——一种新型、高选择性、强效且可口服的CCR6小分子抑制剂——在Aldara小鼠皮肤炎症模型中的体内治疗效果。

为详细了解CCR6抑制对炎症反应的影响,研究采用流式细胞术、RNA测序及基于转录组的细胞类型解卷积方法,表征免疫细胞迁移模式,并将结果与公开可用的人类银屑病转录组学数据进行比较。关键结果:IDOR-1117-2520剂量依赖性减少CCR6+免疫细胞向炎症皮肤的浸润,且在减轻皮肤炎症方面与IL-17和IL-23抑制同样有效。通路分析突显了人类银屑病与Aldara小鼠模型之间免疫反应的强烈分子相似性。与IL-17/IL-23通路相关的基因在人类银屑病和小鼠模型中均显著表达。CCR6抑制调节了除近端IL-17/IL-23通路之外的多种炎症相关通路。趋化因子-趋化因子受体相互作用图谱表明,CCL20-CCR6是招募致病性T17细胞的主要轴,在thi

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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