CDK4/6抑制剂Abemaciclib治疗I型神经纤维瘤病相关非典型神经纤维瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕CDK4/6抑制剂Abemaciclib用于I型神经纤维瘤病(NF1)相关非典型神经纤维瘤的研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像Neurofibromatosis 1
Cyclin-Dependent Kinase (CDK)4/6 Inhibitor Abemaciclib for Neurofibromatosis Type I (NF1) Related Atypical Neurofibromas

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

CDK4/6抑制剂Abemaciclib治疗I型神经纤维瘤病相关非典型神经纤维瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕CDK4/6抑制剂Abemaciclib用于I型神经纤维瘤病(NF1)相关非典型神经纤维瘤的研究。源站描述指出NF1为发病率约1:3000的遗传性肿瘤易感综合征,25-50%患者发生丛状神经纤维瘤,MEK抑制剂可使多数丛状神经纤维瘤缩小并带来临床获益;NCI自然史研究通过纵向全身MRI容积测量识别出非典型神经纤维瘤等结节性病变。数据可用于NF1相关肿瘤的临床与影像研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:I型神经纤维瘤病。背景: I型神经纤维瘤病(NF1)是一种遗传性肿瘤易感综合征(发病率1:3000),可导致进行性肿瘤和非肿瘤表现,其中大多数尚无有效药物治疗。25-50%的I型神经纤维瘤病(NF1)患者会发生组织学良性的丛状神经纤维瘤(PN),可造成显著疾病负担。近期,POB发现MEK抑制剂可使大多数PN缩小,且PN缩小与临床获益相关。 NCI的一项NF1自然史研究通过纵向全身MRI容积测量收集了全面的影像信息。通过该方法识别出不同的结节性病变(DNL),其中许多经病理复核为非典型神经纤维瘤(ANF)。* NCI POB a

【主题与分类】

主题标签:Neurofibromatosis 1。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04750928

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数据说明

疾病:1型神经纤维瘤病。背景:* 1型神经纤维瘤病(NF1)是一种遗传性肿瘤易感综合征(发病率为1:3000),可导致进行性肿瘤和非肿瘤表现的发展,其中大多数尚无有效的医学疗法。25-50%的1型神经纤维瘤病(NF1)患者会发展为组织学良性的丛状神经纤维瘤(PN),可导致严重疾病负担。近期,POB发现MEK抑制剂可使大多数PN缩小,且PN缩小与临床获益相关。* NCI的一项NF1自然史研究通过纵向全身MRI结合体积测量收集了全面的影像学信息。通过该方法,识别出 distinct nodular lesions(DNL),其中许多经病理学审查为非典型神经纤维瘤(ANF)。* NCI POB及其他机构已将ANF描述为侵袭性软组织肉瘤——恶性外周神经鞘瘤(MPNST)的前驱病变,后者对化疗反应差且生存率低。

值得注意的是,ANF对MEK抑制剂治疗的反应似乎较差,提示其生物学特性不同。* 对美国国家癌症研究所儿科肿瘤分部(NCI POB)和比利时切除的16例ANF进行外显子组测序显示,90%的病例除双等位基因NF1缺失外,唯一的新发体细胞改变为CDKN2A/B杂合性缺失,这与既往报道一致。这些结果表明,NF1神经肿瘤的转化可能在遗传学上通过癌前ANF以共同机制进展,该机制可能成为干预靶点。* CDKN2A是CDK4/6驱动信号传导的主要抑制性刹车,在胶质母细胞瘤、胰腺癌、膀胱癌、乳腺癌和前列腺癌中常见缺失。特异性CDK4/6抑制剂阿贝西利已获FDA批准用于治疗转移性乳腺癌。* ANF是用于测试实验性干预的典型癌前病变,因为……

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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