前神经型胶质母细胞瘤患者或可从贝伐珠单抗联合一线放化疗中获得总生存获益:AVAglio 试验回顾性分析

该数据集来自 omicsdi.org,主题标签为 Transcriptomics,属于肿瘤/脑肿瘤方向。其内容围绕 AVAglio 与 RTOG-0825 两项随机安慰剂对照 III 期试验,针对新诊断胶质母细胞瘤患者,评估在放疗/替莫唑胺基础上加用贝伐珠单抗的疗效

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文本预测Transcriptomics
Patients With Proneural Glioblastoma May Derive Overall Survival Benefit From the Addition of Bevacizumab to First-Line Radiotherapy and Temozolomide: Retrospective Analysis of the AVAglio Trial

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

前神经型胶质母细胞瘤患者或可从贝伐珠单抗联合一线放化疗中获得总生存获益:AVAglio 试验回顾性分析

该数据集来自 omicsdi.org,主题标签为 Transcriptomics,属于肿瘤/脑肿瘤方向。其内容围绕 AVAglio 与 RTOG-0825 两项随机安慰剂对照 III 期试验,针对新诊断胶质母细胞瘤患者,评估在放疗/替莫唑胺基础上加用贝伐珠单抗的疗效。源站描述指出,AVAglio 患者被回顾性评估分子亚型,并按亚组分析贝伐珠单抗疗效;多变量分析显示,贝伐珠单抗对 Proneural IDH1 野生型肿瘤患者带来显著总生存优势,并发现 Proneural 亚型生物标志物与治疗组之间存在交互作用。该数据可用于分子亚型分层下的疗效预测与生存分析研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):AVAglio 和 RTOG-0825 这两项在新诊断胶质母细胞瘤中开展的随机、安慰剂对照 III 期试验报告称,在放疗/替莫唑胺基础上加用贝伐珠单抗可延长无进展生存期(PFS),但未延长总生存期(OS)。为确定某些患者亚组是否能从一线标准治疗基础上加用贝伐珠单抗中获得 OS 获益,对 AVAglio 患者进行了回顾性分子亚型评估,并针对每个患者亚组评估贝伐珠单抗疗效。一项校正预后协变量的多变量分析显示,对于 Proneural IDH1 野生型肿瘤患者,贝伐珠单抗相较安慰剂带来显著 OS 优势(分别为 17.1 个月 vs 12.8 个月;风险比 0.43;95% CI,0.26 至 0.73;P = .002)。该分析还揭示了 Proneural 亚型生物标志物与治疗组之间的交互作用。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-84010

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数据说明

AVAglio和RTOG-0825这两项针对新诊断胶质母细胞瘤的随机、安慰剂对照III期试验报告称,在放疗/替莫唑胺治疗基础上加用贝伐珠单抗可延长无进展生存期(PFS),但未延长总生存期(OS)。为确定某些患者亚组是否能从一线标准治疗中加入贝伐珠单抗中获得OS获益,研究者对AVAglio试验患者进行了回顾性分子亚型评估,并针对每个患者亚组评估了贝伐珠单抗的疗效。一项纳入预后协变量的多因素分析显示,对于Proneural型IDH1野生型肿瘤患者,贝伐珠单抗较安慰剂带来了显著的OS优势(分别为17.1个月 vs 12.8个月;风险比,0.43;95% CI,0.26~0.73;P = .002)。该分析还揭示了Proneural亚型生物标志物与治疗组之间的交互作用(P = .023)。间充质型和Proneural型肿瘤患者组均从贝伐珠单抗中获得了PFS获益,优于安慰剂;然而,这一获益仅在Proneural亚组中转化为OS获益。

对AVAglio数据的回顾性分析表明,IDH1野生型前神经型胶质母细胞瘤患者可能从一线贝伐珠单抗治疗中获得OS获益。在AVAglio中观察到的前神经亚型的预测价值应在独立数据集中进行验证。共有349例(贝伐珠单抗组,n = 171;安慰剂组,n = 178)AVAglio患者(总n = 921)的治疗前标本可用于生物标志物分析。对样本进行了基因表达和异柠檬酸脱氢酶1(IDH1)突变状态分析,并分类为先前确定的分子亚型。在每个亚型内评估了PFS和OS。

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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