多中心试验:停用伊马替尼后慢性髓性白血病长期分子学缓解持久性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性髓性白血病(CML)患者停用伊马替尼后长期分子学缓解的持久性

University Hospital, BordeauxUniversity Hospital, Bordeaux
clinicaltrials
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基因组预测Chronic Myeloid Leukaemia
Multicenter Trial Estimating the Persistence of Molecular Remission in Chronic Myeloid Leukaemia in Long Term After Stopping Imatinib

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

多中心试验:停用伊马替尼后慢性髓性白血病长期分子学缓解持久性评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性髓性白血病(CML)患者停用伊马替尼后长期分子学缓解的持久性。源站描述提及 STIM 试验中 100 例患者、69 例中位随访 21 个月、12 个月维持完全分子学缓解概率为 45%,并计划纳入最多 200 例患者。数据可用于评估停药后复发风险、预测分子学缓解维持情况,以及分析 BCR-ABL 转录本水平与治疗反应的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性髓性白血病。慢性髓性白血病(CML)治疗的金标准是伊马替尼,这是首个针对 BCR-ABL 的酪氨酸抑制剂(TKI)。伊马替尼特异性靶向由 BCR-ABL 融合基因编码的 BCR-ABL 酪氨酸激酶,该融合基因是 CML 的分子标志。通过定量 RT-PCR 定期监测 BCR-ABL 转录本水平对于评估伊马替尼治疗反应至关重要。随着时间推移,越来越多的伊马替尼治疗患者获得完全分子学缓解(CMR),定义为检测不到分子残留病。在此前的一项研究 STIM 试验(PHRC 2006,停用伊马替尼)中,纳入了 100 例患者。对 69 例中位随访 21 个月患者的初步分析显示,12 个月时维持 CMR 的概率为 45%。我们的目标实际上是纳入最多 200 例患者,并且

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloid Leukaemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01343173

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:慢性髓性白血病。慢性髓性白血病(CML)治疗的金标准是伊马替尼,这是首个针对BCR-ABL的酪氨酸激酶抑制剂(TKI)。伊马替尼特异性靶向由BCR-ABL融合基因编码的BCR-ABL酪氨酸激酶,该融合基因是CML的分子标志。通过定量RT-PCR定期监测BCR-ABL转录本水平对于评估伊马替尼治疗反应至关重要。随着时间推移,接受伊马替尼治疗的患者中获得完全分子学反应(CMR)的比例逐渐增加,CMR定义为检测不到分子残留病灶。在先前的研究STIM试验(PHRC 2006,停用伊马替尼)中,纳入了100名患者。对69名中位随访时间为21个月的患者进行的初步分析显示,维持12个月CMR的概率为45%。我们的目标实际上是纳入多达200名患者,然后让STIM开放3年,以确定分子复发的预测因素。在检查选择标准并签署知情同意书后,建议停止治疗。

在第一年,每月通过定量RT-PCR检测外周血中的BCR-ABL,第二年每两个月检测一次,之后三年内每三个月检测一次。伊马替尼停药后的分子学复发定义为:连续两次通过实时定量PCR检测BCR-ABL呈阳性,且随后两次评估中转录本水平上升,或数值>0.1%,即失去主要分子学缓解。一旦发生分子学复发,建议重新使用伊马替尼治疗。根据我们的经验,50名有详细记录并重新接受治疗的患者再次对治疗敏感。当前试验中,可能采用第二代酪氨酸激酶抑制剂(达沙替尼或尼洛替尼)治疗分子学复发。对于所有法国患者而言,参与国家性试验至关重要,以避免未经评估就中断治疗。

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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