5-aza-4'-Thio-2'-Deoxycytidine (Aza-TdC) 用于晚期实体瘤患者

源站描述涉及肿瘤与实体瘤,并介绍 DNA 甲基化介导的基因沉默这一表观遗传致癌机制,以及 azacytidine、decitabine 等 DNA 低甲基化核苷已获 FDA 批准用于骨髓增生异常综合征和某些白血病;Aza-TdC 掺入 DNA 后与 DNA 甲基转移酶 I(DNMT1)活性位点结合,

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组NeoplasmsSolid Tumors
5-aza-4'-Thio-2'-Deoxycytidine (Aza-TdC) in People With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

5-aza-4'-Thio-2'-Deoxycytidine (Aza-TdC) 用于晚期实体瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 5-aza-4'-Thio-2'-Deoxycytidine (Aza-TdC) 在晚期实体瘤患者中的研究,本站归类为肿瘤 / 白血病。源站描述涉及肿瘤与实体瘤,并介绍 DNA 甲基化介导的基因沉默这一表观遗传致癌机制,以及 azacytidine、decitabine 等 DNA 低甲基化核苷已获 FDA 批准用于骨髓增生异常综合征和某些白血病;Aza-TdC 掺入 DNA 后与 DNA 甲基转移酶 I(DNMT1)活性位点结合,DNMT1 可被捕获于与 DNA 的共价复合物中,从而耗竭游离酶并抑制正常维持性甲基化。该数据可用于了解 Aza-TdC 的作用机制与相关肿瘤研。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肿瘤、实体瘤。背景:甲基化介导的基因沉默是一种与癌变相关的表观遗传机制;抑制该机制的药物具有临床意义,因为它们可能重新激活被沉默的抑癌基因。两种 DNA 低甲基化核苷——5-azacytidine(azacytidine)和 5-aza-2'-deoxycytidine(decitabine)——已获 FDA 批准用于治疗骨髓增生异常综合征和某些白血病患者。核苷类似物 5-aza-4 -thio-2 -deoxycytidine(Aza-TdC)掺入 DNA,在那里与 DNA 甲基转移酶 I(DNMT1)的活性位点结合,DNMT1 是一种维持性甲基转移酶,参与抑癌基因的高甲基化和沉默。DNMT1 可被捕获在与 DNA 的共价复合物中,从而耗竭游离酶并抑制正常的维持性甲基

【主题与分类】

主题标签:Neoplasms、Solid Tumors。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03366116

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数据说明

适应症:肿瘤,实体瘤。背景:甲基化介导的基因沉默是一种参与癌变过程的表观遗传机制;抑制该机制的药物具有临床意义,因为其有可能重新激活被沉默的抑癌基因。两种DNA去甲基化核苷——5-阿扎胞苷(阿扎胞苷)和5-氮杂-2’-脱氧胞苷(地西他滨)——已获FDA批准用于治疗骨髓增生异常综合征及某些白血病患者。核苷类似物5-氮杂-4’-硫代-2’-脱氧胞苷(Aza-TdC)可掺入DNA,与DNA甲基转移酶I(DNMT1)的活性位点结合。DNMT1是一种维持性甲基转移酶,参与抑癌基因的高甲基化与沉默。DNMT1可与DNA形成共价复合物而被捕获,从而耗竭游离酶并抑制CpG位点的正常维持性甲基化,导致抑癌基因重新激活。数据表明,Aza-TdC在实体瘤异种移植模型中的活性与DNMT1水平降低之间存在相关性。

Aza-TdC通过以较低细胞毒性水平实现更高的DNA掺入率,较传统DNA甲基转移酶抑制剂有所改进;在一些实体瘤异种移植模型中,Aza-TdC比另一种近期开发的DNMT1抑制剂TdCyd具有更强的抗肿瘤活性。预计Aza-TdC治疗可在延长给药方案中耐受良好的口服剂量下,通过耗竭DNMT1而抑制肿瘤生长。主要目的:确定口服Aza-TdC在难治性实体瘤患者中的安全性、耐受性和MTD,给药方案为每日一次、每周5天、连续2周、休息1周,每21天为一个周期。次要目的:确定口服Aza-TdC的药代动力学;记录Aza-TdC活性的初步证据;确定研究治疗对循环肿瘤细胞中因甲基化而沉默的选定基因重新表达的影响;确定其效

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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