Eltrombopag 治疗伴 TET2 突变的低危 MDS 和 CMML 的新疗法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Eltrombopag 作为伴 TET2 突变的低危骨髓增生异常综合征(MDS)和慢性粒单核细胞白血病(CMML)的新型治疗手段

Abhay Singh, MD MPHAbhay Singh, MD MPH
clinicaltrials
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基因组预测Myelodysplastic SyndromesChronic Myelomonocytic Leukemia
Eltrombopag as a Novel Therapeutic Approach for Low-risk MDS and CMML With TET2 Mutations

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Eltrombopag 治疗伴 TET2 突变的低危 MDS 和 CMML 的新疗法

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Eltrombopag 作为伴 TET2 突变的低危骨髓增生异常综合征(MDS)和慢性粒单核细胞白血病(CMML)的新型治疗手段。数据涵盖 MDS 和 CMML 两种疾病,涉及 DNA 甲基化、组蛋白修饰等表观遗传改变,以及通过二代测序(NGS)识别与 MDS 表观遗传学相关的基因组异常。这些信息可用于探索基因组异常与特定治疗疗效的关联,支持精准治疗预测,例如 IDH1 和 IDH2 抑制剂的应用,并为 TET2 突变患者的治疗策略研究提供数据基础(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病。DNA 甲基化和组蛋白修饰等表观遗传改变在骨髓增生异常综合征(MDS)的病理生理学中起重要作用。随着二代测序(NGS)平台的发展,已经能够识别参与 MDS 表观遗传学的基因组异常。此外,随着 MDS 治疗方法的进步,已有若干新的基因组异常被报道可预测特定治疗的有效性。越来越清楚的是,基因组异常可能提供更精确的癌症表型,并有助于预测 MDS 患者的精准治疗(例如 IDH1 和 IDH2 抑制剂)。TET2 基因是 DNA 甲基化机制的成员,也是 MDS 和慢性粒单核细胞白血病(CMML;一种疾病实体

【主题与分类】

主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Chronic Myelomonocytic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06630221

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数据说明

条件:骨髓增生异常综合征、慢性粒单核细胞白血病。表观遗传学改变,如DNA甲基化改变和组蛋白修饰,在骨髓增生异常综合征(MDS)的病理生理学中起着重要作用。随着下一代测序(NGS)平台的发展,现已能够识别参与MDS表观遗传学的基因组异常。此外,随着MDS治疗方法的进步,已有几种新的基因组异常被报道可预测特定治疗的有效性。越来越清楚的是,基因组异常可能提供更精确的癌症表型,并有助于预测MDS患者的精准治疗(例如IDH1和IDH2抑制剂)。TET2基因是DNA甲基化机制的成员,也是MDS和慢性粒单核细胞白血病(CMML;一种与MDS相似的疾病实体,具有相似的骨髓发育异常和伴随的血细胞减少)中最常发生突变的基因之一。TET DNA双加氧酶将5-甲基胞嘧啶(5mC)羟化为5-羟甲基胞嘧啶(5hmC),这一过程导致被动去甲基化,从而启动造血干细胞(HSC)的分化程序。

TET2突变(TET2MT)常作为意义未明的克隆性造血(CHIP)的起始病变。我们团队已证实,TET2与异柠檬酸脱氢酶1和2(IDH1/2)的突变互斥性源于一种新功能自然TET2抑制剂α-羟戊二酸(2HG)的产生。2HG对TET2缺陷的造血干细胞(HSCs)具有选择性和合成致死性,这些细胞的生存依赖于由较少量的TET1和TET3提供的最低限度双加氧酶活性。这一观察激发了开发针对TET2突变(TET2MT)白血病细胞具有选择性的TET抑制剂药物的想法。基于2HG的结构,研究者生成了一种更有效的TETi76,并证明该药物对TET2MT和TET2正常细胞确实具有合成致死性。在寻找具有适宜活性的替代药物过程中,研究者接下来进行了高通量

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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