新辅助抗PD-1免疫治疗在复发胶质母细胞瘤中促进生存获益及瘤内和全身免疫反应

该数据集来自一项针对复发、可手术切除胶质母细胞瘤患者的随机多机构临床试验,评估新辅助和/或辅助使用pembrolizumab(PD-1单克隆抗体)后的免疫反应与生存情况

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基因组预测GPL212909606
GSE121810: Neoadjuvant anti-PD-1 immunotherapy promotes a survival benefit with intratumoral and systemic immune responses in recurrent glioblastoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

新辅助抗PD-1免疫治疗在复发胶质母细胞瘤中促进生存获益及瘤内和全身免疫反应

Neoadjuvant anti-PD-1 immunotherapy promotes a survival benefit with intratumoral and systemic immune responses in recurrent glioblastoma

该数据集来自一项针对复发、可手术切除胶质母细胞瘤患者的随机多机构临床试验,评估新辅助和/或辅助使用pembrolizumab(PD-1单克隆抗体)后的免疫反应与生存情况。共纳入35例患者,比较新辅助pembrolizumab联合术后辅助治疗与单纯术后辅助PD-1阻断的疗效。结果显示新辅助组总生存期显著延长(风险比=0.39;P=0.04,log-rank检验)。数据包含高通量测序表达谱,可用于研究PD-1阻断相关的瘤内和全身免疫反应及生存预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 25 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤是成人中最常见的原发性恶性脑肿瘤,生存率低。标准治疗的化疗和放疗带来的中位总生存期不足两年。Ivy Foundation Early Phase Clinical Trials Consortium开展了一项随机、多机构临床试验,评估35例复发、可手术切除的胶质母细胞瘤患者接受新辅助和/或辅助pembrolizumab(一种程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)单克隆抗体)治疗后的免疫反应和生存情况。随机接受新辅助pembrolizumab并在术后继续辅助治疗的患者,与随机接受单纯术后辅助PD-1阻断的患者相比,总生存期显著延长(风险比=0.39;P=0.04,log-rank检验)。新辅助PD-1阻断与

【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:GPL21290、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE121810

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 28 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

胶质母细胞瘤是成人中最常见的原发性恶性脑肿瘤,与较差的生存率相关。标准治疗的化疗和放疗带来的中位总生存期不足两年。Ivy基金会早期临床试验联盟开展了一项随机、多机构临床试验,旨在评估35例复发、可手术切除的胶质母细胞瘤患者在接受帕博利珠单抗(一种程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)单克隆抗体)新辅助和/或辅助治疗后的免疫反应和生存情况。随机分配接受新辅助帕博利珠单抗治疗并在术后继续辅助治疗的患者,与随机分配仅接受术后辅助PD-1阻断治疗的患者相比,总生存期显著延长(风险比 = 0.39;P = 0.04,对数秩检验)。新辅助PD-1阻断与肿瘤内T细胞和干扰素-γ相关基因的上调相关,但细胞周期相关基因下调,这在仅接受辅助治疗的患者中未见。

在肿瘤微环境中,程序性死亡配体1(PD-L1)的局部诱导在新辅助治疗组中比仅接受辅助治疗患者的肿瘤中更为常见。同样,新辅助帕博利珠单抗与克隆性T细胞扩增及肿瘤与血液间T细胞受体的重叠相关,还伴随着T细胞中PD-1表达的减少和外周单核细胞群体的下降。这些发现表明,新辅助应用PD-1阻断剂增强了局部和全身的抗肿瘤免疫反应,可能代表了一种治疗这种一致致命脑肿瘤的更有效方法。该试验已在ClinicalTrials.gov注册,标识符为NCT02852655(https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02852655)。

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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