PLATON 网络胃肠道肿瘤前瞻性队列研究

PLATON Network 是依托 clinicaltrials.gov 建立的永久性、开放、多中心、前瞻性胃肠道肿瘤患者队列研究,覆盖肝细胞癌、胆管癌、胆囊癌、胰腺癌、食管癌和胃癌

Institut für Klinische Krebsforschung IKF GmbH at Krankenhaus NordwestInstitut für Klinische Krebsforschung IKF GmbH at Krankenhaus Nordwest
clinicaltrials
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基因组分类Hepatocellular CancerCholangiocarcinomaGallbladder CancerPancreatic CancerOesophageal CancerStomach Cancer
The PLATON Network

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PLATON 网络胃肠道肿瘤前瞻性队列研究

PLATON Network 是依托 clinicaltrials.gov 建立的永久性、开放、多中心、前瞻性胃肠道肿瘤患者队列研究,覆盖肝细胞癌、胆管癌、胆囊癌、胰腺癌、食管癌和胃癌。研究设计包含研究专用生物样本库及共享平台基础设施,用于关联子研究和分析项目。平台记录 PLATON 试点研究(NCT04484636)等项目的基因检测结果及按本地方案进行的下一代深度测序(NGS),汇编包含肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定性(MSI)的基因组肿瘤图谱,旨在提高患者在可用临床研究中接受个体化治疗的可能性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肝细胞癌、胆管癌、胆囊癌、胰腺癌、食管癌、胃癌。PLATON Network 被建立为针对胃肠道肿瘤患者的永久性、开放、多中心、前瞻性队列研究。研究设计包括研究专用生物样本库以及用于关联子研究和分析项目的共享平台基础设施。在 PLATON 中,将记录不同研究项目的基因检测结果,例如 PLATON 试点研究(NCT04484636)以及按本地方案进行的下一代深度测序(NGS)——汇编基因组肿瘤图谱,包括肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定性(MSI)。PLATON Network 基础设施旨在提高在可用临床研究中对患者进行个体化治疗的可能性。因此,分子

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular Cancer、Cholangiocarcinoma、Gallbladder Cancer、Pancreatic Cancer、Oesophageal Cancer、Stomach Cancer。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05489250

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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

疾病:肝细胞癌、胆管癌、胆囊癌、胰腺癌、食管癌、胃癌。PLATON网络是一个永久性、开放性、多中心、前瞻性队列研究,纳入胃肠道癌症患者。研究设计包括研究专用生物样本库及共享平台基础设施,用于相关子研究和分析项目。在PLATON中,将记录不同研究项目的基因检测结果,如PLATON试点研究(NCT04484636)以及根据当地方案进行的下一代深度测序(NGS)——汇编基因组肿瘤图谱,包括肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定性(MSI)。PLATON网络基础设施旨在提高患者在可用临床研究中接受个体化治疗的可能性。因此,分子图谱分析必须与医生间的互联及中心间透明度的提升同步进行。

该方法的可行性将在PLATON网络中测试,同时铭记愿景:让癌症患者获得最佳的、有科学依据的、基于生物标志物的护理,并针对其个体需求进行定制。

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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