复发胶质母细胞瘤双免疫检查点阻断TCRb-seq数据集
该数据集来自一项针对复发可切除胶质母细胞瘤的手术窗口期临床试验(NCT04606316),包含63例患者接受双PD-1+CTLA-4免疫检查点阻断、nivolumab单药或安慰剂后的TCRb-seq数据
![GSE344555: Dual Immune Checkpoint Blockade Induces Distinct Systemic and Intratumoral Immune Activation in Recurrent Glioblastoma [TCRb-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/156011.jpg)
基本信息
资源简介
复发胶质母细胞瘤双免疫检查点阻断TCRb-seq数据集
Dual Immune Checkpoint Blockade Induces Distinct Systemic and Intratumoral Immune Activation in Recurrent Glioblastoma [TCRb-seq]
该数据集来自一项针对复发可切除胶质母细胞瘤的手术窗口期临床试验(NCT04606316),包含63例患者接受双PD-1+CTLA-4免疫检查点阻断、nivolumab单药或安慰剂后的TCRb-seq数据。数据覆盖肿瘤浸润淋巴细胞密度、干扰素相关基因表达及生存结局等信息,可用于分析免疫激活特征与生存预后的关联,并探索T细胞受体库在免疫治疗响应中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们在63例复发、可切除的胶质母细胞瘤患者中开展了一项手术窗口期试验(NCT04606316)。参与者在切除前接受双PD-1+CTLA-4免疫检查点阻断(ICB)联合nivolumab+ipilimumab(第1组)、nivolumab单药(第2组)或安慰剂(第3组)。手术后,第1组和第3组接受双ICB,第2组接受nivolumab直至疾病进展或不可接受的毒性。接受双ICB的患者中位总生存期为402天(95% CI,265–543),接受nivolumab单药的患者为276天(95% CI,166–698)。双ICB引发了强烈的瘤内和全身免疫激活,其特征是肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)密度最高,且血液中干扰素相关基因表达更高。TIL密度与生存结局强相关,而肿瘤突变负荷则不然。血液转录
【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:Other、GPL24676、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=GSE344555
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 21 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
我们在63例复发、可切除的胶质母细胞瘤患者中开展了一项手术机会窗试验(NCT04606316)。参与者在切除术前接受双PD-1+CTLA-4免疫检查点阻断(ICB)联合纳武利尤单抗+伊匹木单抗(第1组)、单用纳武利尤单抗(第2组)或安慰剂(第3组)。手术后,第1组和第3组接受双ICB,第2组接受纳武利尤单抗直至疾病进展或出现不可接受的毒性。接受双ICB的患者中位总生存期为402天(95% CI,265–543),单用纳武利尤单抗的患者为276天(95% CI,166–698)。双ICB引发了强烈的瘤内和全身免疫激活,其特征为最高的肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)密度以及血液中更强的干扰素相关基因表达。TIL密度与生存结局强相关,而肿瘤突变负荷则无此相关性。血液转录谱分析显示,新辅助治疗后早期干扰素特征上调可预测生存改善,而辅助治疗期间持续升高则与较差结局相关。
我们的结果表明,双免疫检查点阻断在胶质母细胞瘤中具有明确的药效学活性,其生存结局与类似研究相比更为有利。
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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