BATTLE试验索拉非尼组最终疗效与生物标志物分析数据集

该数据集来自BATTLE试验索拉非尼治疗组,包含晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的基因表达谱数据,使用GPL6244平台进行表达谱分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL62449606
GSE31428: Final efficacy and biomarker analysis of the sorafenib arm of the BATTLE (Biomarker-Integrated Approaches of Targeted Therapy for Lung Cancer Elimination) trial

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

BATTLE试验索拉非尼组最终疗效与生物标志物分析数据集

Final efficacy and biomarker analysis of the sorafenib arm of the BATTLE (Biomarker-Integrated Approaches of Targeted Therapy for Lung Cancer Elimination) trial

该数据集来自BATTLE试验索拉非尼治疗组,包含晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的基因表达谱数据,使用GPL6244平台进行表达谱分析。数据可用于研究索拉非尼单药治疗的8周疾病控制率(DCR)相关生物标志物,支持疗效预测与分类分析,帮助识别可能从索拉非尼治疗中获益的患者亚群(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定BATTLE试验中索拉非尼单药治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的8周疾病控制率(DCR)。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、GPL6244、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE31428

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 26 201,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

目的:确定BATTLE试验中索拉非尼单药治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的8周疾病控制率(DCR)。方法:既往接受过治疗的NSCLC患者同意接受基线活检,用于预先指定的生物标志物评估和生物标志物发现。索拉非尼以400 mg口服,每日两次,直至肿瘤进展或出现不可接受的毒性。按预先指定的生物标志物分析结局,并利用NSCLC细胞系和基线活检的高通量基因表达谱开发索拉非尼敏感性特征。结果:105例患者符合条件,98例患者可评估。中位年龄为62岁(范围34-81岁),51%的患者为男性,75%为既往/当前吸烟者,89%的ECOG体能状态为0-1。IV期NSCLC既往化疗的中位数为2次。中位随访时间为9.4个月(范围:1.3-32.2)。总体8周DCR为58.2%。与野生型肿瘤患者相比,EGFR突变患者的8周DCR显著更低(23.1% vs. 64.2%,P=0.0119),而K-RAS突变患者的8周DCR最高(67%)。

最常见报告的治疗相关不良事件包括手足综合征(59.6%)、疲劳(42.3%)、皮疹(40.4%)、腹泻(38.5%)和体重减轻(38.5%)。在细胞系中开发的索拉非尼敏感性特征与改善的结果相关。结论:野生型EGFR患者,包括那些具有K-RAS突变的患者,可能从索拉非尼中获益,而不是EGFR突变的患者。我们确定了一个与接受索拉非尼治疗的野生型EGFR患者改善结果相关的基因表达特征。BATTLE-2试验正在进行中,以验证这些结果。ClinicalTrials.gov编号,NCT00411671。

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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