胃肠道间质瘤手术:治疗、肿瘤建模与基因组分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃肠道间质瘤(GIST)的手术治疗、肿瘤建模与基因组分析。GIST 是最常见的胃肠道软组织肉瘤,多数由 KIT 或 PDGFRA 突变驱动,对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)敏感;野生型 GIST 更罕见,常伴 SDH 突变,通常对 TKI 耐药

基本信息
资源简介
胃肠道间质瘤手术:治疗、肿瘤建模与基因组分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃肠道间质瘤(GIST)的手术治疗、肿瘤建模与基因组分析。GIST 是最常见的胃肠道软组织肉瘤,多数由 KIT 或 PDGFRA 突变驱动,对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)敏感;野生型 GIST 更罕见,常伴 SDH 突变,通常对 TKI 耐药。手术切除是主要治疗手段,可能涉及胃、肝和/或腹膜表面,多数患者需多次手术。数据可用于 GIST 的分子分型、治疗反应与耐药机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Gastric Cancer、Gastric Neoplasm、Gastrointestinal Stromal Sarcoma、Gastrointestinal Stromal Neoplasm、Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST)。背景:胃肠道间质瘤(GIST)是最常见的胃肠道软组织肉瘤,但仍属罕见疾病。大多数 GIST 以 KIT 或 PDGFRA 突变为特征,因此对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗敏感。野生型(WT)GIST 是更罕见的肿瘤,通常以 SDH 突变和/或缺乏 KIT 或 PDGFRA 突变为特征;副神经节瘤常与 WT GIST 相关。非 WT GIST 可能对 TKI 治疗变得难治,而 WT GIST 通常对 TKI 治疗耐药。GIST 的主要治疗方式是手术切除,可能涉及胃、肝和/或腹膜表面;大多数患者将需要多次手术以切除病灶。
【主题与分类】
主题标签:Gastric Cancer、Gastric Neoplasm、Gastrointestinal Stromal Sarcoma、Gastrointestinal Stromal Neoplasm、Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST)。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04557969
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胃癌、胃肿瘤、胃肠道间质肉瘤、胃肠道间质肿瘤、胃肠道间质瘤(GIST)。背景:胃肠道间质瘤(GISTs)是最常见的胃肠道软组织肉瘤,但仍属于罕见病范畴。大多数GIST以KIT或PDGFRA突变为特征,使其对酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗敏感。野生型(WT)GIST较为罕见,通常以SDH突变和/或缺乏KIT或PDGFRA突变为特征;副神经节瘤常与WT GIST相关。非WT GIST可能对TKI治疗产生耐药,而WT GIST通常对TKI治疗具有抵抗性。GIST的主要治疗方式是手术切除,可能涉及胃、肝脏和/或腹膜表面;大多数患者将需要多次手术以移除对系统性药物无反应的病灶。研究性系统性疗法受限于毒性作用和/或疗效不足,导致对新治疗选择的需求尚未得到满足。
获取新鲜肿瘤组织对于成功开发用于药物研究的GIST模型至关重要,对于下一代肿瘤基因组测序也同样重要,并有助于识别用于治疗WT和TKI耐药的非WT GIST的新靶点和/或药物。目的:评估和随访GIST患者,尤其是WT和治疗难治性非WT患者,以支持针对这一罕见疾病的转化研究。评估手术切除后的无病间期(DFIs),至少5年。入选标准:经组织学确诊或临床表现疑似GIST的患者。设计:前瞻性队列研究。经组织学确诊或临床表现疑似GIST的患者将入组研究,并在手术切除和/或减瘤术前长达10年及术后长达5年内,每9-15个月进行一次主动监测。由于参与者在研究过程中可能接受多次切除,术后5年监测可相对于最后一次切除多次启动。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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