Enasidenib 治疗 IDH2 突变恶性鼻腔鼻窦与颅底肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Enasidenib 在 IDH2 突变恶性鼻腔鼻窦与颅底肿瘤中的研究,覆盖转移性和局部晚期软骨肉瘤、鼻腔鼻窦腺癌、大细胞神经内分泌癌及嗅神经母细胞瘤等病种

基本信息
资源简介
Enasidenib 治疗 IDH2 突变恶性鼻腔鼻窦与颅底肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Enasidenib 在 IDH2 突变恶性鼻腔鼻窦与颅底肿瘤中的研究,覆盖转移性和局部晚期软骨肉瘤、鼻腔鼻窦腺癌、大细胞神经内分泌癌及嗅神经母细胞瘤等病种。源站描述指出,这类肿瘤包括 SNUC、ONB、鼻腔鼻窦腺癌、鳞状细胞癌、大细胞神经内分泌癌、鼻腔鼻窦乳头状瘤、软骨肉瘤、脊索瘤等,常于局部晚期确诊,易局部侵袭并发生颈部区域及肺、骨远处转移。数据可用于了解该罕见肿瘤群体的疾病特征与治疗研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:转移性软骨肉瘤、局部晚期软骨肉瘤、转移性鼻腔鼻窦腺癌、局部晚期鼻腔鼻窦腺癌、转移性大细胞神经内分泌癌、局部晚期大细胞神经内分泌癌、转移性嗅神经母细胞瘤、局部晚期嗅神经母细胞瘤。背景: 鼻腔鼻窦未分化癌(SNUC)和嗅神经母细胞瘤(ONB)是罕见的恶性鼻腔鼻窦与颅底肿瘤,该组肿瘤还包括鼻腔鼻窦腺癌、鳞状细胞癌、大细胞神经内分泌癌、鼻腔鼻窦乳头状瘤、软骨肉瘤(CS)、脊索瘤等。 这些恶性肿瘤常在局部晚期才被诊断。它们倾向于局部侵袭,并具有较高的颈部区域扩散率,以及向肺和骨的远处扩散率。对于早期局部区域病变,多模式治疗是 u
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Chondrosarcoma、Locally Advanced Chondrosarcoma、Metastatic Sinonasal Adenocarcinoma、Metastatic Olfactory Neuroblastoma、Locally Advanced Olfactory Neuroblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06176989
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06176989
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:转移性软骨肉瘤、局部晚期软骨肉瘤、转移性鼻窦腺癌、局部晚期鼻窦腺癌、转移性大细胞神经内分泌癌、局部晚期大细胞神经内分泌癌、转移性嗅神经母细胞瘤、局部晚期嗅神经母细胞瘤。背景:* 鼻窦未分化癌(SNUC)和嗅神经母细胞瘤(ONB)是罕见的鼻窦及颅底恶性肿瘤,该组肿瘤还包括鼻窦腺癌、鳞状细胞癌、大细胞神经内分泌癌、鼻窦乳头状瘤、软骨肉瘤(CS)、脊索瘤等。* 这些恶性肿瘤常在局部晚期才被诊断。它们倾向于局部侵袭,且具有较高的区域淋巴结转移率,并可远处转移至肺和骨。对于早期局部区域病变,采用多学科综合治疗:手术联合术后放疗,可联合或不联合诱导化疗。转移性疾病的治疗策略主要基于各机构的病例系列,且主要由全身化疗组成。
- 近期基因组研究报道,在高达87%的SNUC、17%的ONB以及12%的软骨肉瘤中发现了异柠檬酸脱氢酶-2(IDH2)热点突变;在鼻窦大细胞神经内分泌癌(LCNEC)和低分化鼻窦腺癌(SNAC)中也有报道。 * IDH2热点突变已在急性髓系白血病、胶质母细胞瘤、骨髓增生异常综合征和胆管癌中被发现。 * Enasidenib是一种口服生物利用度高、选择性且强效的突变IDH2抑制剂,已获批用于复发性IDH2突变(IDH2m)AML。 * 抑制突变IDH2可能在IDH2m恶性鼻窦和颅底肿瘤中具有临床价值。 目标: - 评估所有IDH2m恶性鼻窦和颅底肿瘤研究参与者接受enasidenib治疗的总体无进展生存期(PFS)。 入选条件: * 组织学或细胞学确诊的局部晚期或转移性SNUC、ONB、LCNEC、SNAC和CS,并有记录的体细胞(肿瘤)IDH2突变R140或R172。 * 符合条件的原发肿瘤l
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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