急性髓系白血病患者FLT3克隆演化数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦急性髓系白血病(AML)患者中FLT3基因的克隆演化。源站描述指出AML为异质性血液系统疾病,2018年台湾新诊断859例,标准化发病率男性3.06、女性2.18每十万人年;FLT3突变见于25-30%新诊断患者,为不良预后因素,即使强化化疗和

National Taiwan University HospitalNational Taiwan University Hospital
clinicaltrials
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基因组预测Acute Myeloid Leukemia
FLT3 Clonal Evolution in Patients With Acute Myeloid Leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

急性髓系白血病患者FLT3克隆演化数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦急性髓系白血病(AML)患者中FLT3基因的克隆演化。源站描述指出AML为异质性血液系统疾病,2018年台湾新诊断859例,标准化发病率男性3.06、女性2.18每十万人年;FLT3突变见于25-30%新诊断患者,为不良预后因素,即使强化化疗和/或干细胞移植后仍显著。确保FLT3阳性患者及时靶向治疗的两个关键问题是FLT3检测周转速度和关键时间点检测的使用。该数据可用于研究FLT3克隆演化与AML预后及靶向治疗时机的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病。急性髓系白血病(AML)是一组异质性血液系统疾病。根据台湾癌症登记年度报告,2018年台湾新诊断859例AML病例,年龄标准化发病率男性为3.06、女性为2.18每十万人年。FMS样酪氨酸激酶3基因(FLT3)影响干细胞或造血祖细胞的增殖和分化。FLT3突变见于25-30%的新诊断AML患者,被认为是不良预后因素,即使在强化化疗和/或干细胞移植后仍具有显著性。确保FLT3阳性患者及时接受靶向治疗的两个关键问题是FLT3检测周转的速度以及在关键时间点使用检测。快速周转时间对于早期干预是必要的,欧洲白血病

【主题与分类】

主题标签:Acute Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06463639

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

疾病:急性髓系白血病。急性髓系白血病(AML)是一组异质性血液系统疾病。根据《台湾癌症登记年度报告》,2018年台湾新诊断AML病例859例,年龄标化发病率男性为3.06/10万人年、女性为2.18/10万人年。FMS样酪氨酸激酶3基因(FLT3)影响干细胞或造血祖细胞的增殖与分化。25-30%的新诊断AML患者存在FLT3突变,被视为不良预后因素,即使在强化化疗和/或干细胞移植后仍具有显著意义。确保FLT3+患者及时接受靶向治疗的两个关键问题是FLT3检测周转速度及在关键时间点使用检测。快速周转对于早期干预是必要的,欧洲白血病网(ELN)建议3天内获得结果。然而,这在真实世界环境中是否可实现尚不清楚。FLT3突变状态会演变,复发时15-25%的患者丢失突变、13%获得突变。

尽管指南推荐在诊断和复发时进行FLT3检测,但台湾对其重要性和检测时机尚未达成共识。台湾已开展了一些关于AML的观察性研究,但这些研究对真实世界实践中FLT3检测的时机和周转时间提供的信息有限。本研究将描述当前FLT3检测的整体情况,包括台大医院成人复发/难治性(R/R)AML患者的检测周转时间和检测时机。研究还将探讨成人R/R AML和新诊断AML患者的临床特征及生存结局。

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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