大B细胞淋巴瘤前瞻性ctDNA检测研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性观察性队列研究,纳入约100例新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤或高级别B细胞淋巴瘤患者

Peking University People's HospitalPeking University People's Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)High Grade B Cell Lymphoma
Prospective ctDNA Testing in Large B-Cell Lymphoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

大B细胞淋巴瘤前瞻性ctDNA检测研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性观察性队列研究,纳入约100例新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤或高级别B细胞淋巴瘤患者。研究采用PhasED-seq检测循环肿瘤DNA,评估治疗后ctDNA状态与后续无进展生存期的关联,患者接受基线PET/CT及肿瘤组织NGS检测,一线免疫化疗由治疗医生按常规实践决定。数据可用于淋巴瘤ctDNA预后价值研究及生存预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、高级别B细胞淋巴瘤。这是一项多中心、前瞻性、观察性队列研究,评估使用PhasED-seq检测的循环肿瘤DNA(ctDNA)在新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)或高级别B细胞淋巴瘤(HGBL)患者中的预后价值。预计将入组约100名患者。主要目标是评估治疗后ctDNA状态与后续无进展生存期(PFS)之间的关联。患者将接受基线PET/CT成像和肿瘤组织下一代测序(NGS)。一线免疫化疗将由治疗医生根据常规临床实践选择和管理,不会由研究分配。计划在3个周期治疗后进行中期PET/CT评估,治疗后PET/CT计划大约在

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL)、High Grade B Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07878351

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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

疾病类型:弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)、高级别B细胞淋巴瘤。这是一项多中心、前瞻性、观察性队列研究,旨在评估采用PhasED-seq方法检测的循环肿瘤DNA(ctDNA)在新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)或高级别B细胞淋巴瘤(HGBL)患者中的预后价值。计划入组约100例患者。主要目的是评估治疗后ctDNA状态与后续无进展生存期(PFS)之间的关联。患者将接受基线PET/CT影像检查和肿瘤组织下一代测序(NGS)。一线免疫化疗将由主治医师根据常规临床实践选择和管理,不由研究分配。计划在治疗3个周期后进行中期PET/CT评估,并计划在一线治疗完成后约8周进行治疗后PET/CT检查。用于PhasED-seq ctDNA分析的血浆样本将在开始一线治疗前、治疗3个周期后以及一线治疗完成后约8周内,在方案规定的采样窗口内采集。

主要分析将纳入在方案规定的治疗后ctDNA采血时仍存活且无疾病进展、并且ctDNA结果可评估的患者。根据该次采血的结果,患者将被分类为ctDNA阳性或ctDNA阴性。PFS将从该次采血起计算至首次记录的疾病进展或任何原因导致的死亡(以先发生者为准),主要观察期为18个月。其他分析将评估总生存期,以及治疗期间ctDNA状态、基线ctDNA状态和基线肿瘤分子亚型与治疗后PFS的关联。这些分析将使用主要分析人群,并根据需要对所研究标志物具有可评估结果的患者进行限定。因此,涉及早期生物标志物的关联将描述后续结局。

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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