剪接体突变与PLK1抑制剂onvansertib联合地西他滨治疗复发或难治性急性髓系白血病1b/2期研究临床反应相关
该数据集来自一项PLK1抑制剂onvansertib联合decitabine治疗复发/难治性急性髓系白血病(R/R AML)的1b/2期研究,包含44例可评估疗效患者的基线骨髓样本基因组与转录组分析数据(n=32),并基于GSEA前沿基因构建了10基因表达特征用于预测治疗反应

基本信息
资源简介
剪接体突变与PLK1抑制剂onvansertib联合地西他滨治疗复发或难治性急性髓系白血病1b/2期研究临床反应相关
Spliceosome mutations are associated with clinical response in a Phase 1b/2 study of the PLK1 inhibitor onvansertib in combination with decitabine in relapsed or refractory acute myeloid leukemia.
该数据集来自一项PLK1抑制剂onvansertib联合decitabine治疗复发/难治性急性髓系白血病(R/R AML)的1b/2期研究,包含44例可评估疗效患者的基线骨髓样本基因组与转录组分析数据(n=32),并基于GSEA前沿基因构建了10基因表达特征用于预测治疗反应。数据可用于探索R/R AML中对onvansertib联合decitabine的分子预测标志物,以及剪接体突变与临床缓解的关联分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 31 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:PLK1在急性髓系白血病(AML)中过表达。一项PLK1抑制剂onvansertib(ONV)联合decitabine(DAC)的1b期试验在复发/难治性(R/R)AML患者中显示了初步安全性和疗效。本研究旨在识别R/R AML患者对ONV+DAC反应的分子预测因子。患者与方法:共44例R/R AML患者接受ONV+DAC治疗并纳入疗效评估。基线时收集骨髓(BM)样本用于基因组和转录组分析(n=32)。从基因集富集分析(GSEA)的前沿基因中衍生出一个预测ONV+DAC反应的10基因表达特征。该基因特征在独立数据集中进行评估,并用于识别相关的突变基因。结果:20%的患者达到完全缓解,伴或不伴血液学
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL20301、9606。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE239678
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 23 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:PLK1在急性髓系白血病(AML)中过表达。一项PLK1抑制剂onvansertib(ONV)联合地西他滨(DAC)的1b期试验在复发/难治性(R/R)AML患者中显示了初步的安全性和疗效。本研究旨在识别R/R AML患者对ONV + DAC应答的分子预测因素。患者与方法:共44例R/R AML患者接受ONV+DAC治疗,并纳入疗效评估。在基线时采集骨髓(BM)样本进行基因组和转录组分析(n=32)。从基因集富集分析(GSEA)的前沿基因中衍生出一个可预测ONV + DAC应答的10基因表达特征。该基因特征在独立数据集中进行了评估,并用于识别相关的突变基因。结果:20%的患者达到完全缓解,伴或不伴血细胞计数恢复(CR/CRi),32%的患者骨髓原始细胞减少≥50%。对治疗有应答的患者线粒体功能和OXPHOS升高。该基因特征在独立数据集中与单用DAC的应答无关。
将特征应用于BeatAML队列(n=399)后,我们发现预测的ONV + DAC应答与剪接因子(SF)突变之间存在正相关。在1b/2期试验中,携带SF突变(SRSF2、SF3B1)的患者相比未携带SF突变的患者具有更高的CR/CRi率(50% vs 9%)。结论:ONV抑制PLK1联合DAC可能成为R/R AML患者的潜在疗法,尤其是那些OXPHOS基因高表达且携带SF突变的患者。
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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