评估Vidaza或CC486后单核细胞中AZA体内掺入

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病和慢性粒单核细胞白血病。研究关注注射用AZA(Vidaza®)或CC486给药后,AZA在单核细胞中的体内掺入情况

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clinicaltrials
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基因组预测Myelodysplastic SyndromesAcute Myeloid LeukemiaChronic Myelomonocytic Leukemia
Evaluating in Vivo AZA Incorporation in Mononuclear Cells Following Vidaza or CC486

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估Vidaza或CC486后单核细胞中AZA体内掺入

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病和慢性粒单核细胞白血病。研究关注注射用AZA(Vidaza®)或CC486给药后,AZA在单核细胞中的体内掺入情况。源站描述指出,MDS是一种隐匿且大多不可治愈的血液恶性肿瘤,自十多年前可注射AZA问世以来治疗无重大进展,其疗效基础不明,药物究竟通过诱导细胞分化还是触发异常克隆凋亡尚不清楚。新近开发的检测方法可进行全基因组突变分析及基因表达与甲基化评估,可用于探索药物作用机制与疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Myelodysplastic Syndromes, Acute Myeloid Leukemia, Chronic Myelomonocytic Leukemia. MDS是一种隐匿且大多不可治愈的血液恶性肿瘤,日益影响老龄化人群的健康,且自十多年前引入可注射AZA(Vidaza®)以来,一直没有重大治疗进展。此外,Vidaza®有效或无效的基础尚不清楚,而试图鉴定被重新激活并诱导HSC分化的基因通常收效甚微。也不清楚这些药物是通过诱导细胞分化起作用,还是通过激活允许性基因转录触发异常克隆的凋亡。最近开发的检测方法允许进行全基因组突变分析,以及评估基因调控区域的基因表达和甲基化。结合wi

【主题与分类】

主题标签:Myelodysplastic Syndromes、Acute Myeloid Leukemia、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/NCT03493646

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数据说明

疾病:骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病。MDS是一种隐匿且基本上无法治愈的血液系统恶性肿瘤,日益影响着我国老龄化人口的健康,并且自十多年前可注射用AZA(Vidaza®)问世以来,其治疗方面尚无重大进展。此外,Vidaza®有效或无效的基础尚不清楚,试图识别被重新激活并诱导造血干细胞分化的基因的努力通常收效甚微。这些药物是通过诱导细胞分化还是通过激活允许性基因转录触发异常克隆的凋亡来发挥作用,也尚不清楚。最近开发的检测方法能够进行全基因组突变分析以及基因表达和基因调控区域甲基化的评估。结合功能研究,这些检测方法是强大的工具,有助于确定为什么一些患者有反应而另一些没有,以及为什么患者在初始反应后会复发。

它们还有助于从分子层面揭示特定基因或通路,这些基因或通路可被调控以克服对AZA的原发性或继发性耐药。在1期研究中评估了CC-486的安全性之后,一项2期、国际性、多中心、随机、开放标签、平行组研究已启动,目前正在招募受试者,以评估CC-486单药及与durvalumab联合治疗在未能对Vidaza®治疗达到客观缓解的MDS受试者中的疗效和安全性。然而,由于缺乏一种可靠的体内AZA掺入检测方法,目前尚无客观方法将临床或分子缓解与实际药物掺入相关联。这一空白现已被近期开发的一种基于液相色谱-质谱联用(LC-MS)的检测方法所填补,该方法可有效测定体内AZA的药代动力学;“AZA-MS:一种用于测定体内AZA治疗细胞内药代动力学的新型质谱方法”(Unnikri

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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