粪便钙卫蛋白预测胃肠道免疫相关不良事件(CF-19):前瞻性研究的Excel数据与补充表

背景:结肠炎是一种常见的免疫相关毒性,目前没有任何生物标志物可以预测其发生。它在内镜下与肠道炎症性疾病相似,而粪便钙卫蛋白(FC)在肠道炎症性疾病中已被用作早期检测复发的生物标志物

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视频预测肿瘤肺癌免疫相关不良事件粪便钙卫蛋白前瞻性研究生物标志物结肠炎
Fecal calprotectin as a predictor of gastrointestinal immune-related adverse events (CF-19): A prospective study - Excel data and supplementary tables

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

粪便钙卫蛋白预测胃肠道免疫相关不良事件(CF-19):前瞻性研究的Excel数据与补充表

背景:结肠炎是一种常见的免疫相关毒性,目前没有任何生物标志物可以预测其发生。它在内镜下与肠道炎症性疾病相似,而粪便钙卫蛋白(FC)在肠道炎症性疾病中已被用作早期检测复发的生物标志物

Fecal calprotectin as a predictor of gastrointestinal immune-related adverse events (CF-19): A prospective study - Excel data and supplementary tables

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:结肠炎是一种常见的免疫相关毒性,目前没有任何生物标志物可以预测其发生。它在内镜下与肠道炎症性疾病相似,而粪便钙卫蛋白(FC)在肠道炎症性疾病中已被用作早期检测复发的生物标志物。我们发现关于FC与免疫治疗的相关证据存在矛盾,且尚无前瞻性研究发表。方法:我们开展了一项为期一年的分析性、观察性、前瞻性研究。我们分析了基线FC,随后在每个周期前检测直至第六周期,最后进行季度随访。为评估FC的预测价值,我们估计了基线绝对值及每个周期的ROC曲线下面积,并计算了其相对于基线的相对百分比变化。我们还计划针对不同截断点估计灵敏度、特异度和预测值指数。

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、肺癌、免疫相关不良事件、粪便钙卫蛋白、前瞻性研究、生物标志物、结肠炎。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A962bf20601369423cb84a8a7f7563331cdfb7d4b0d380467f27ef6bbda63b812

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

背景:结肠炎是一种常见的免疫相关毒性反应,目前尚无任何生物标志物可预测其发生。其内镜下表现与肠道炎症性疾病相似,而后者使用粪便钙卫蛋白(FC)作为生物标志物以早期发现复发。我们发现关于FC与免疫治疗的相关证据存在矛盾,且尚无前瞻性研究发表。方法:我们开展了一项为期一年的分析性、观察性、前瞻性研究。

我们分析了FCbasal,然后在每个周期之前直至第六个周期,最后进行季度随访。为评估FC的预测价值,我们估算了基线绝对值及每个周期的ROC曲线下面积,并计算了其相对于基线的相对百分比变化。我们还计划针对不同截断点估算敏感性、特异性及预测值指标。由于招募不足,我们在最初估计期结束时进行了初步分析,之后才建议延长该期限。结果:共纳入24例患者(19例男性),诊断为肺癌(n=15)、头颈癌、肾癌、膀胱癌和结直肠癌(各n=2)、黑色素瘤(n=1)。他们接受了抗PD-1/PDL-1单药治疗(n=18)、联合化疗(n=2)或联合抗CTLA4治疗(n=2)。三例患者发生G1结肠炎,两例发生≥G2结肠炎,均接受抗PD1治疗且在第六周期之前发生,与文献描述一致。ROC曲线显示AUC为0.559(CI95%:0.32-0.798),以FC值评估结肠炎的RR为每10个单位1.001(p=0.493)。

结论:尽管我们必须考虑到该研究的局限性,但我们不能得出FC可作为预测免疫介导性结肠炎的指标的结论。

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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