Nivolumab治疗IDH突变型胶质瘤伴或不伴超突变表型患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab在IDH突变型胶质瘤患者中的研究,涵盖伴或不伴超突变表型的病例

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组GliomaGlioblastomaHigh Grade GliomaLow Grade GliomaMalignant Glioma
Nivolumab in Patients With IDH-Mutant Gliomas With and Without Hypermutator Phenotype

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Nivolumab治疗IDH突变型胶质瘤伴或不伴超突变表型患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab在IDH突变型胶质瘤患者中的研究,涵盖伴或不伴超突变表型的病例。源站描述涉及胶质瘤、胶质母细胞瘤、高级别胶质瘤、低级别胶质瘤及恶性胶质瘤等条件,并阐述了IDH1/2突变导致2-HG积累、基因组高甲基化及肿瘤发生的生物学背景,以及IDH突变低级别胶质瘤向高级别转化并可能出现超突变表型的机制。数据可用于胶质瘤相关研究,但具体样本量与字段源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质瘤、胶质母细胞瘤、高级别胶质瘤、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤。背景: 胶质瘤是最常见的恶性脑肿瘤。编码异柠檬酸脱氢酶1和2(IDH1和IDH2)的代谢酶基因在胶质瘤中频繁突变,尤其是在低级别胶质瘤(LGGs)中。IDH1/2突变导致独特的肿瘤生物学,包括致癌代谢物2-羟基戊二酸(2-HG)的积累,进而引起基因组高甲基化和肿瘤发生。 IDH突变型LGGs经历缓慢但持续的进展,向更高级别转化(HT),最终成为高级别胶质瘤(HGGs),体细胞突变数量显著增加。一部分转化型HGGs患者出现超突变表型(HMP),可能与既往烷化剂和放疗治疗有关,但不限于此。机制

【主题与分类】

主题标签:Glioma、Glioblastoma、High Grade Glioma、Low Grade Glioma、Malignant Glioma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03718767

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    • 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:胶质瘤、胶质母细胞瘤、高级别胶质瘤、低级别胶质瘤、恶性胶质瘤。背景:* 胶质瘤是最常见的恶性脑肿瘤。编码异柠檬酸脱氢酶1和2(IDH1和IDH2)的基因,作为代谢酶,在胶质瘤中频繁突变,尤其是在低级别胶质瘤(LGGs)中。IDH1/2突变导致独特的肿瘤生物学特性,包括致癌代谢物2-羟基戊二酸(2-HG)的积累,进而引起基因组高度甲基化和肿瘤发生。* IDH突变型LGGs经历缓慢但持续的高级别转化(HT)进程,最终成为高级别胶质瘤(HGGs),伴随体细胞突变数量的显著增加。一部分转化后的HGGs患者发展出超突变表型(HMP),可能与先前使用烷化剂和放疗有关,但不仅限于此。这一临床现象的机制尚未完全明了,且针对HMP HGGs尚无有效治疗方法。* 高肿瘤突变负荷(TMB)是许多转化肿瘤中的一个特征性发现。

此外,这种增加的突变负荷,伴随着新抗原表达的相应增加,可能与对免疫检查点抑制剂(ICPIs)治疗的更好反应相关。* Nivolumab是一种单克隆抗体,与程序性细胞死亡蛋白1(PD1)受体结合,阻断其与程序性死亡配体1(PD L1)和PD L2的相互作用,进而解除PD1通路介导的免疫反应抑制,包括抗肿瘤免疫反应。* 美国(US)食品药品监督管理局批准nivolumab用于治疗不可切除或转移性黑色素瘤、晚期非小细胞肺癌、肾细胞癌、霍奇金淋巴瘤、复发或转移性头颈部鳞状细胞癌、局部晚期或转移性尿路上皮癌、微卫星不稳定性高或错配修复缺陷的转移性结直肠癌以及肝细胞癌。* 第一项随机

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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