肿瘤精准肿瘤学证据开发-液体活检

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤尤其是肺癌领域的液体活检研究。源站描述涉及 PRecision Oncology Evidence Development in Cancer Treatment - Liquid 研究,包含 Part A 同步随机对照评估 Foundat

British Columbia Cancer AgencyBritish Columbia Cancer Agency
clinicaltrials
浏览 10
基因组分类Cancer
PRecision Oncology Evidence Development in Cancer Treatment - Liquid

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

肿瘤精准肿瘤学证据开发-液体活检

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤尤其是肺癌领域的液体活检研究。源站描述涉及 PRecision Oncology Evidence Development in Cancer Treatment - Liquid 研究,包含 Part A 同步随机对照评估 FoundationOne liquid CDx 用于晚期结直肠癌、黑色素瘤、非小细胞肺癌、卵巢癌、前列腺癌和三阴性乳腺癌一线分子特征分析的成本-后果,以及 Part B 序贯设计在组织 NGS 未检出强临床意义体细胞 tier 1 变异后使用 FoundationOne liquid CDx。数据可用于液体活检技术评估与肿瘤分子分型相关研究(来源 c。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:癌症。A部分——同步——患者在请求进行基于组织的标准下一代测序(NGS) panel 检测启动时,将按1:1随机分配至 FoundationOne liquid CDx 或无额外检测。A部分的目的是评估液体 ctDNA 活检技术 FoundationOne liquid CDx 用于晚期结直肠癌、黑色素瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、卵巢癌、前列腺癌和三阴性乳腺癌一线分子特征分析,并与基于组织的 NGS panel 同步分子特征分析相比较的成本-后果。B部分——序贯——患者将接受基于组织的标准 NGS panel 检测,如果未鉴定出具有强临床意义的体细胞 tier 1 变异,患者随后将有资格接受 FoundationOne liquid CDx。B部分的目的是 deter

【主题与分类】

主题标签:Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05057234

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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

条件:癌症。A部分——同步进行——患者在申请开展标准组织活检为基础的新一代测序(NGS)panel检测时,将按1:1随机分配至FoundationOne liquid CDx组或不进行额外检测组,两组同步进行。A部分的目标是评估液体ctDNA活检技术FoundationOne liquid CDx用于晚期结直肠癌、黑色素瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、卵巢癌、前列腺癌和三阴性乳腺癌一线分子特征分析的成本-后果,同时与基于组织的NGS panel分子特征分析同步进行。B部分——序贯进行——患者将接受标准组织为基础的NGS panel检测,如果未发现具有强临床意义的体细胞1级变异,则患者随后有资格接受FoundationOne liquid CDx。B部分的目标是在不列颠哥伦比亚省范围内,确定对于无可操作的组织源性致癌驱动因素的患者,采用先以组织为基础的NGS panel检测进行分子特征分析、随后以液体为基础的FoundationOne liquid CDx进行分子特征分析的序贯方法的获益。

新一代测序(NGS)技术在肿瘤组织和血液中的开发与应用,使得能够在合理的周转时间和成本范围内对肿瘤的基因组图谱进行分析。精准肿瘤学的承诺在于能够“在正确的时间将正确的药物匹配给正确的患者”。尽管对基因组信息指导的治疗以改善肿瘤学结局的前景充满期待,但从整体人群角度对其获益的实证评估以及在“真实世界”场景中对癌症诊疗服务的实际影响却鲜有研究。尽管对液体活检的热情日益高涨,但对其成本影响的理解却相对滞后。我们提出通过ctDNA评估精准肿瘤学对个体患者以及基于人群的癌症系统的真实临床影响。

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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