以5hmC为血液微小残留病灶标志物比较去甲基化药物与强化化疗治疗急性髓系白血病的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦急性髓系白血病(AML)。源站描述为一项治疗性干预试验,评估基于血液的表观遗传标志物——游离DNA(cfDNA)全基因组5羟甲基胞嘧啶(5hmC)——在AML患者可测量残留病灶(MRD)评估中的效用,并比较以去甲基化药物(

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基因组预测Acute Myeloid Leukemia (AML)Acute Myeloid Leukaemia (AML)
Efficacy of Hypomethylating Agents vs. Intensive Chemotherapy in Acute Myeloid Leukemia Using 5hmC as a Blood-Based Minimal Residual Disease Marker

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

以5hmC为血液微小残留病灶标志物比较去甲基化药物与强化化疗治疗急性髓系白血病的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病领域,聚焦急性髓系白血病(AML)。源站描述为一项治疗性干预试验,评估基于血液的表观遗传标志物——游离DNA(cfDNA)全基因组5羟甲基胞嘧啶(5hmC)——在AML患者可测量残留病灶(MRD)评估中的效用,并比较以去甲基化药物(HMA)为基础的治疗与强化化疗的诱导治疗及MRD指导治疗的临床疗效。受试者为18岁及以上新诊断的原发性AML患者,按分层抽样方案分配至两种治疗选项之一,计划入组约112例患者。数据可用于AML疗效与MRD相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Acute Myeloid Leukemia (AML), Acute Myeloid Leukaemia (AML). 这是一项治疗性干预试验,评估一种新型血液表观遗传标志物[游离DNA(cfDNA)的全基因组5羟甲基胞嘧啶(5hmC)]在评估急性髓系白血病(AML)患者可测量残留病灶(MRD)中的效用。使用高灵敏度的cfDNA 5hmC方法,该试验将评估诱导治疗以及以微小残留病灶(MRD)为指导的治疗在AML患者中的临床疗效。年龄18岁或以上、新诊断的原发性AML、将接受以去甲基化药物(HMA)为基础的治疗或强化化疗作为诱导治疗的女性或男性患者将有资格参与该试验。患者将根据分层抽样方案被分配至两种治疗选项之一。大约112名患者将被纳

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia (AML)、Acute Myeloid Leukaemia (AML)。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07060001

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:急性髓系白血病(AML)、急性髓细胞白血病(AML)。这是一项治疗性干预试验,旨在评估一种新型血液表观遗传标志物[细胞游离DNA(cfDNA)的全基因组5-羟甲基胞嘧啶(5hmC)]在评估急性髓系白血病(AML)患者可测量残留病(MRD)方面的疗效。该试验将采用高灵敏度的cfDNA 5hmC方法,评估AML患者诱导治疗及微小残留病(MRD)指导治疗的临床疗效。年龄18岁或以上、新诊断为原发AML、将接受基于低甲基化药物(HMA)的治疗或强化化疗作为诱导治疗的女性或男性患者,均有资格参与该试验。患者将根据分层抽样方案被分配至两种治疗方案之一。预计约112名患者将入组该研究。所有患者在参与前均将获得知情同意。将采用cfDNA 5hmC方法在AML患者中评估基于HMA的治疗与强化诱导化疗的疗效。

5hmC标志物将用于确定诱导治疗后的治疗方式。在标准治疗(基于HMA的治疗或强化诱导化疗)第4周后,将进行5hmC生物标志物检测。如果MRD阳性,患者将继续相同的标准治疗或交叉至研究的另一臂。如果MRD阴性,患者将进行巩固治疗(HSCT或继续相同治疗)。对于接受基于HMA治疗的患者,将在治疗4周和12周前后±5天采集血样。对于接受强化化疗的患者,将在治疗4周和12周前后±5天采集血样。主要终点将是评估两个治疗组中cfDNA 5hmC-MRD阴性率、缓解持续时间、无事件生存期(EFS)和总生存期(OS)。EFS将从时间

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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