Vorasidenib 用于 IDH 突变型星形细胞瘤的维持治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Vorasidenib 用于 IDH 突变型星形细胞瘤的维持治疗,属于肿瘤与脑肿瘤方向

European Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTCEuropean Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTC
clinicaltrials
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基因组预测IDH-mutant Grade 2 or 3 Astrocytoma
Vorasidenib Maintenance for IDH Mutant Astrocytoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Vorasidenib 用于 IDH 突变型星形细胞瘤的维持治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Vorasidenib 用于 IDH 突变型星形细胞瘤的维持治疗,属于肿瘤与脑肿瘤方向。源站描述指出,弥漫性胶质瘤是成人最常见的原发性脑肿瘤,约 25% 存在 IDH1 或 IDH2 基因突变,其中 IDH 突变型星形细胞瘤最常见,多发生于三四十岁成人,多数对应 CNS5 WHO 2 级和 3 级。该数据可用于了解 IDH 突变型星形细胞瘤的疾病特征与治疗背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:IDH 突变型 2 级或 3 级星形细胞瘤。弥漫性胶质瘤是成人最常见的原发性脑肿瘤,与高发病率和高死亡率相关。约 25% 的弥漫性胶质瘤携带异柠檬酸脱氢酶(IDH)1 或 2 基因突变。在 IDH 突变型胶质瘤中,IDH 突变型星形细胞瘤是最常见的诊断,主要发生于三四十岁的成人。大多数病例对应 CNS5 WHO 2 级和 3 级,而 4 级肿瘤罕见。2 级和 3 级肿瘤的预后显著优于 4 级肿瘤(中位总生存期分别可达 10 年和约 3-7 年)。根据国际指南并基于随机临床试验,IDH 突变型星形细胞瘤在最大安全神经外科切除后的治疗选择包括主动监测或放疗后

【主题与分类】

主题标签:IDH-mutant Grade 2 or 3 Astrocytoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06809322

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数据说明

疾病:IDH突变型2级或3级星形细胞瘤。弥漫性胶质瘤是成人最常见的原发性脑肿瘤,具有较高的发病率和死亡率。约25%的弥漫性胶质瘤携带异柠檬酸脱氢酶(IDH)1或2基因突变。在IDH突变型胶质瘤中,IDH突变型星形细胞瘤是最常见的诊断类型,主要发生于30至40岁的成人。大多数病例对应CNS5 WHO 2级和3级,而4级肿瘤较为罕见。2级和3级肿瘤的预后显著优于4级肿瘤(中位总生存期可达10年,而4级肿瘤中位总生存期约为3-7年)。根据国际指南并基于随机临床试验,IDH突变型星形细胞瘤在最大安全神经外科切除后的治疗选择包括积极监测或放疗,随后采用丙卡巴肼、洛莫司汀和长春新碱(PCV)或替莫唑胺进行化疗。

然而,对于具有特别有利预后因素(如无神经功能缺损和肿瘤负荷有限)的2级少突胶质细胞瘤或2级星形细胞瘤患者,可推荐采用积极监测策略。尽管采用了这种多模式治疗,IDH突变型星形细胞瘤仍会复发并最终导致患者死亡,中位无进展生存期约为7年,总生存期约为9-11年。需要新的治疗策略来延长这些患者的生存期。最近,国际随机安慰剂对照III期INDIGO试验显示,突变IDH抑制剂vorasidenib在经治医生认为适合积极监测策略的IDH突变型弥漫性2级胶质瘤患者中,对无进展生存期具有显著疗效。Vorasidenib(AG881)是一种口服可透过血脑屏障的突变IDH1和IDH2蛋白双重抑制剂。INDIGO试验纳入了残留或复发的非强化2级IDH突变型

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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