急性髓系白血病患者分层与Venetoclax应答单细胞生物标志物研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦急性髓系白血病(AML)患者的分层与个性化治疗。研究计划入组约420例患者,采集骨髓穿刺液经密度梯度纯化后的单个核细胞并冻存,对4例患者利用常规骨髓活检剩余组织切片进行原位空间转录组分析

Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore PoliclinicoFondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico
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医学影像预测Acute Myeloid Leukemia
This Study Aims to Improve the Stratification of Patients With Acute Myeloid Leukemia to Enable More Personalized and Effective Treatments, and to Identify and Functionally Validate, at the Single-cell Level, Biomarkers That Can Predict Response to Venetoclax.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

急性髓系白血病患者分层与Venetoclax应答单细胞生物标志物研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦急性髓系白血病(AML)患者的分层与个性化治疗。研究计划入组约420例患者,采集骨髓穿刺液经密度梯度纯化后的单个核细胞并冻存,对4例患者利用常规骨髓活检剩余组织切片进行原位空间转录组分析。所有样本按常规诊断流程进行核型分析和FLT3、NPM1基因测序,并记录诊断、治疗及复发时的临床与实验室参数。数据可用于在单细胞水平识别和功能验证能预测Venetoclax应答的生物标志物,支持患者分层与疗效预测研究(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。研究者拟入组约420例患者(其中120例在Foundation)。样本为经密度梯度从骨髓血(取自骨髓穿刺)中纯化的单个核细胞,将在活细胞条件下采集并冻存。对于选定的4例进行原位空间转录组分析的患者,研究者将使用常规临床实践中为组织病理学分析而进行的骨髓活检所获得的剩余组织切片。所有样本将遵循常规诊断流程,按照当前临床实践进行标准核型分析以及FLT3和NPM1基因的常规测序。诊断时、治疗期间及任何复发时的临床和实验室参数将记录在专门的病例报告表(CRFs)中。第二份骨髓样本将

【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/NCT07874100

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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

条件:急性髓系白血病。研究者拟入组约420例患者(其中120例来自Foundation)。样本由经密度梯度法从骨髓血(取自骨髓穿刺)中纯化的单核细胞组成,将在活细胞条件下采集并冻存。对于选定进行原位空间转录组分析的4例患者,研究者将使用常规临床实践中为组织病理学分析而进行的骨髓活检所获得的剩余组织切片。所有样本将遵循常规诊断流程,按照当前临床实践进行标准化核型分析以及FLT3和NPM1基因的常规测序。诊断时、治疗期间及任何复发时的临床和实验室参数将记录在专门设计的病例报告表(CRFs)中。若出现复发或难治性疾病,将采集第二份骨髓样本。A)诊断时和复发时AML样本的批量基因分型。

所有患者将在诊断时通过对涉及髓系肿瘤的69个基因面板进行NGS基因分型,该面板包括从诊断、预后和治疗角度具有相关性的靶点。这将使患者能够被细分为具有生物学和预后相关性的基因组亚组。病例还将在复发时或难治性疾病情况下进行测序。通过这种方式,将有可能识别与化疗耐药相关的基因组病变以及作为个性化靶向治疗标志物的基因突变,这些突变可能在治疗过程中出现。B)诊断时的单细胞分析。由于AML具有克隆异质性,批量测序可能无法识别与治疗反应相关的遗传或转录组学特征,也无法确定微环境的作用。因此,研究者将根据以下标准选择40名接受venetoclax治疗的患者(其中10名在基金会),该治疗由常规临床实践提供:

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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