A-T 癌症监测中的全身 MRI

A-T 是一种常染色体隐性遗传病,由 ATM 基因突变引起,表现为小脑神经退行性变、免疫缺陷、呼吸系统疾病及癌症易感性,20 岁前癌症发生率达 22%

University of NottinghamUniversity of Nottingham
clinicaltrials
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医学影像预测Ataxia Telangiectasia
Whole Body MRI for Cancer Surveillance in A-T

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

A-T 癌症监测中的全身 MRI

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Ataxia Telangiectasia(A-T)患者的癌症监测,采用全身 MRI 作为监测手段。A-T 是一种常染色体隐性遗传病,由 ATM 基因突变引起,表现为小脑神经退行性变、免疫缺陷、呼吸系统疾病及癌症易感性,20 岁前癌症发生率达 22%。由于 DNA 修复通路受损,患者对电离辐射敏感且癌症风险升高,16 岁以下经典型 A-T 儿童易患淋巴瘤和白血病等淋巴系统肿瘤。该数据可用于研究 A-T 人群的肿瘤风险预测与影像监测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Ataxia Telangiectasia。Ataxia Telangiectasia(A-T)是一种常染色体隐性遗传病,特征为小脑神经退行性变、免疫缺陷、呼吸系统疾病和癌症易感性(20 岁时为 22%)。A-T 是一种复杂疾病,由 Ataxia Telangiectasia Mutated(ATM)基因突变引起,该突变产生高度不稳定的 ATM 蛋白片段。在 A-T 的经典型临床表现中,由于 ATM 蛋白缺失,没有激酶活性。其后果之一是细胞 DNA 修复通路受损,导致 DNA 链断裂,进而引起基因组不稳定性和/或细胞死亡。因此,对电离辐射的敏感性增加,癌症风险升高。16 岁以下经典型 A-T 儿童表现出易患不同类型淋巴系统癌症(淋巴瘤和白血病)的倾向。

【主题与分类】

主题标签:Ataxia Telangiectasia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05252819

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:共济失调毛细血管扩张症。共济失调毛细血管扩张症是一种常染色体隐性遗传病,特征为小脑神经退行性变、免疫缺陷、呼吸系统疾病及癌症易感性(20岁时达22%)。该病由共济失调毛细血管扩张突变基因突变引起,导致高度不稳定的ATM蛋白片段生成,是一种复杂的疾病。在经典型共济失调毛细血管扩张症的临床表现中,由于ATM蛋白缺失,无激酶活性。其后果之一是细胞DNA修复途径受损,导致DNA链断裂,进而引发基因组不稳定和/或细胞死亡。因此,患者对电离辐射的敏感性增加,癌症风险升高。16岁以下经典型共济失调毛细血管扩张症患儿易患不同类型的淋巴系统癌症(淋巴瘤和白血病)。然而,非淋巴系统肿瘤也可能发生。英国儿科共济失调毛细血管扩张症诊所目前进行癌症监测的实践包括血液检测,如全血细胞计数、肝功能测试以及循环肿瘤标志物甲胎蛋白的测定。

全血细胞计数可检测白细胞计数升高及异常白细胞群体,因此能有效检出大多数类型的白血病。甲胎蛋白升高可作为多种肿瘤的标志物,例如肝细胞癌和肝转移,但在A-T患者中也常升高。因此,其在A-T中用于检测癌症的价值尚不明确,目前缺乏循证依据。关于A-T患儿最佳癌症监测策略的循证指南缺失,可能延误诊断,进而影响治疗方案。磁共振成像(MRI)技术自问世以来发展迅速,目前已有可能在相对较短的采集时间内完成全身MRI扫描。目前,包含弥散

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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