靶向PTX3的抗真菌预防

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于血液肿瘤患者中靶向PTX3的抗真菌预防研究。覆盖念珠菌病、真菌感染、急性髓系白血病、遗传易感性和曲霉病等主题

Bochud Pierre-YvesBochud Pierre-Yves
clinicaltrials
浏览 24
基因组预测CandidiasisFungal InfectionAcute Myeloid LeukemiaGenetic PredispositionAspergillosis
PTX3-targeted Antifungal Prophylaxis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

靶向PTX3的抗真菌预防

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于血液肿瘤患者中靶向PTX3的抗真菌预防研究。覆盖念珠菌病、真菌感染、急性髓系白血病、遗传易感性和曲霉病等主题。源站描述指出,侵袭性霉菌感染(包括曲霉属感染和非曲霉属霉菌感染)在急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征转化及接受造血细胞移植的患者中发生率为3-15%,死亡率为25-45%。初级抗真菌预防已成为此类患者的标准治疗,历史上使用氟康唑可显著减少侵袭性念珠菌病,近期则使用泊沙康唑等广谱唑类药物。该数据可用于抗真菌预防策略的预测建模与临床决策支持研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:念珠菌病、真菌感染、急性髓系白血病、遗传易感性、曲霉病。背景:侵袭性霉菌感染(IMI,包括由曲霉属[IA]和非曲霉属霉菌引起的感染)是血液病患者的主要关切,例如急性髓系白血病(AML)或转化中的骨髓增生异常综合征(MDSit)患者(本方案中统称为AML/MDSit),或接受造血细胞移植(HCT)的患者,其发病率和死亡率分别在3-15%和25-45%之间。初级抗真菌预防已成为此类患者的标准治疗。历史上,氟康唑(对IA无活性)被用作预防,并使得侵袭性念珠菌病(IC)显著减少。最近,泊沙康唑(一种广谱唑类,对IA和其他非曲霉属丝状霉菌有活性)

【主题与分类】

主题标签:Candidiasis、Fungal Infection、Acute Myeloid Leukemia、Genetic Predisposition、Aspergillosis。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03828773

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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:念珠菌病、真菌感染、急性髓系白血病、遗传易感性、曲霉病。背景:侵袭性霉菌感染(IMI,包括由曲霉属 spp [IA] 和非曲霉属霉菌引起的感染)是血液病患者的主要关注点,例如患有急性髓系白血病(AML)或转化中的骨髓增生异常综合征(MDSit)的患者,本方案中统称为 AML/MDSit,或接受造血细胞移植(HCT)的患者,其发病率和死亡率分别在 3-15% 和 25-45% 之间。原发性抗真菌预防已成为此类患者的标准治疗。历史上,氟康唑(对 IA 无活性)被用作预防,并显著减少了侵袭性念珠菌病(IC)。最近,泊沙康唑(一种广谱唑类,对 IA 和其他非曲霉属丝状霉菌有活性)被批准用于高风险患者类别的原发性抗真菌预防。然而,基于 IMI 的相对低发病率和需要治疗的大量患者,普遍使用泊沙康唑进行预防受到了挑战。

此外,广谱唑类药物的使用费用高昂,且与大量并发症相关。因此,亟需通过识别IMI风险最高的患者来接受广谱唑类药物治疗,从而优化抗真菌预防策略。Pentraxin-3(PTX3)是一种模式识别受体,能够识别并结合曲霉菌分生孢子,促进调理作用,进而激活补体和吞噬细胞。在人类研究中,已发现编码PTX3基因中的两个单核苷酸多态性(SNPs)是IA和/或IMI的强预测因子。PTX3 SNPs在临床实践中之所以不同且重要,原因在于:(i)关于PTX3与IA的基础科学数据具有广泛性和可重复性,(ii)PTX3 SNPs与IA的关联已在许多不同患者群体中得到验证,以及(iii)次要等位基因在普通人群中频率较高。研究者假设

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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