复发/难治性T细胞淋巴瘤患者接受Duvelisib与Romidepsin治疗的深度临床反应与有限炎症毒性数据集
研究涉及复发/难治性T细胞淋巴瘤患者接受Duvelisib联合Romidepsin或Bortezomib治疗的Ib/IIa期临床试验,主要终点为确定最大耐受剂量,并观察临床反应与炎症毒性

基本信息
资源简介
复发/难治性T细胞淋巴瘤患者接受Duvelisib与Romidepsin治疗的深度临床反应与有限炎症毒性数据集
Deep clinical responses and limited inflammatory toxicity in patients with relapsed/refractory T-cell lymphomas receiving Duvelisib and Romidepsin
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE266760,包含1个文件GSE266760_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究涉及复发/难治性T细胞淋巴瘤患者接受Duvelisib联合Romidepsin或Bortezomib治疗的Ib/IIa期临床试验,主要终点为确定最大耐受剂量,并观察临床反应与炎症毒性。数据可用于探索联合治疗的表达谱特征及毒性相关机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):PI3K-d抑制剂在淋巴恶性肿瘤中显示出显著活性,但因其自身免疫和感染毒性导致撤市而受阻。我们之前证明了PI3K-dg duvelisib在T细胞淋巴瘤中的单药活性与炎症不良事件相关。我们开展了一项Ib/IIa期研究,在复发/难治性TCL患者中评估duvelisib联合romidepsin或bortezomib,发现加入romidepsin而非bortezomib似乎提高了疗效,同时减轻了PI3K抑制剂驱动的毒性。研究的主要终点是确定duvelisib的最大耐受剂量,与romidepsin联用时为75 mg每日两次,而与bortezomib联用时为25 mg每日两次。在外周T细胞淋巴瘤(PTCL)患者中,次要终点包括总生存和完全
【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266760
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 05 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266760
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
PI3K-δ抑制剂在淋巴系统恶性肿瘤中显示出显著活性,但因自身免疫性和感染性毒性导致撤市而受阻。我们此前已证实,PI3K-δγ抑制剂duvelisib在T细胞淋巴瘤中具有单药活性,且与炎症性不良事件相关。我们在复发/难治性TCL患者中开展了一项Ib/IIa期研究,评估duvelisib联合罗米地辛或硼替佐米的效果,发现加入罗米地辛(而非硼替佐米)似乎可提高疗效,同时减轻PI3K抑制剂驱动的毒性。该研究的主要终点是确定duvelisib的最大耐受剂量,联合罗米地辛时为75 mg每日两次,联合硼替佐米时为25 mg每日两次。在外周T细胞淋巴瘤(PTCL)患者中,duvelisib联合罗米地辛的总体缓解率和完全缓解率次要终点分别为56%和44%,3/4级肝毒性发生率较低(14%),而我们既往duvelisib单药研究中3/4级转氨酶升高的发生率为40%。
相关性分析显示,滤泡辅助性T细胞亚型患者的缓解率有所提高。最后,本研究中观察到的肝毒性减轻与循环炎症介质减少及髓系细胞炎症基因表达下降相关。这些发现支持进一步开发PI3K与HDAC联合抑制用于T细胞淋巴瘤,并提出了一种独特策略,使基于PI3K抑制剂的联合方案能够惠及更多患者群体。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




