异基因干细胞移植前肠道微生物群移植(MAST)试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项名为 MAST 的临床试验,针对计划接受干细胞移植的血癌患者,测试将肠道微生物群恢复至更健康水平的能力

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clinicaltrials
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基因组预测Acute Lymphoblastic LeukaemiaAcute Leukemia of Ambiguous LineageChronic Myeloid LeukemiaChronic Myelomonocytic LeukemiaMyelodysplastic SyndromeAcute Myeloid Leukemia
Intestinal Microbiota Transplant Prior to Allogeneic Stem Cell Transplant (MAST) Trial

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

异基因干细胞移植前肠道微生物群移植(MAST)试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项名为 MAST 的临床试验,针对计划接受干细胞移植的血癌患者,测试将肠道微生物群恢复至更健康水平的能力。覆盖急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、慢性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征及谱系不明急性白血病。数据可用于评估肠道微生物群移植与安慰剂在耐受性、可接受性、肠道微生物组多样性变化,以及发热天数、重症监护入住、生存、非复发死亡和移植物抗宿主病发生率等健康、感染/微生物学与血液学结局方面的表现(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性淋巴细胞白血病、谱系不明急性白血病、慢性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病。本临床试验的目标是测试将计划接受干细胞移植的血癌患者的肠道微生物群恢复至更健康水平的能力。其主要旨在回答的问题包括: 肠道微生物群移植(IMT)与安慰剂相比的耐受性和可接受性(通过患者视角问卷评估) 所有时间点肠道微生物组多样性的变化* 所有测量时间点的一般健康、感染/微生物学和血液学结局标志物,包括发热天数、重症监护病房入住、生存、非复发死亡率和移植物抗宿主病发生率。参与者将在其 r

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukaemia、Acute Leukemia of Ambiguous Lineage、Chronic Myeloid Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia、Myelodysplastic Syndrome、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/NCT06355583

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数据说明

疾病:急性淋巴细胞白血病、急性未定系列白血病、慢性髓系白血病、慢性粒单核细胞白血病、骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病。本临床试验的目标是检验在接受干细胞移植的血癌患者中,将肠道微生物群恢复至更健康水平的能力。其主要旨在回答的问题包括:* 肠道微生物群移植(IMT)与安慰剂相比的耐受性和可接受性(通过患者视角问卷评估)* 所有时间点肠道微生物组多样性的变化* 总体健康、感染/微生物学及血液学结局的标志物,包括发热天数、入住重症监护室、生存、非复发死亡率,以及所有测量时间点移植物抗宿主病的发生率。

参与者将在其常规随访就诊时被要求:

  • 在预定的研究访视中提供粪便、尿液和血液样本
  • 在选定的访视中完成问卷
  • 在第二次研究访视时(将于干细胞移植前2周进行,±3天)一次性吞服安慰剂或IMT胶囊
    研究人员将比较IMT胶囊和安慰剂,以探究肠道微生物多样性的变化。

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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