评估Vactosertib与Imatinib治疗晚期硬纤维瘤患者安全性和有效性的研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为一项评估Vactosertib与Imatinib联合治疗晚期硬纤维瘤(Desmoid Tumor)患者安全性和有效性的临床研究

Hyo Song KimHyo Song Kim
clinicaltrials
浏览 11
基因组Desmoid Tumor
A Study to Evaluate the Safety and Efficacy of Vactosertib and Imatinib in Patients With Advanced Desmoid Tumor

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估Vactosertib与Imatinib治疗晚期硬纤维瘤患者安全性和有效性的研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为一项评估Vactosertib与Imatinib联合治疗晚期硬纤维瘤(Desmoid Tumor)患者安全性和有效性的临床研究。硬纤维瘤是一种与突变相关的间充质肿瘤,具有局部复发率高的特点,尽管缺乏转移能力,但患者常因反复复发而承受严重疾病负担。现有系统治疗包括NSAID、细胞毒性药物、生物制剂及酪氨酸激酶抑制剂等,其中Imatinib已被批准为标准治疗,但应答率仍有限。该数据可用于了解该疾病的临床特征、治疗现状及研究设计,为肿瘤治疗研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:硬纤维瘤。硬纤维瘤(侵袭性纤维瘤病)是一种与突变相关的间充质肿瘤,导致β-catenin介导的转录激活。它由间充质、成纤维细胞样细胞的克隆性增殖组成,可散发或作为家族性腺瘤性息肉病的一部分发生。该肿瘤在完全切除后局部复发率高(约40%)。因此,尽管缺乏转移能力,患者仍经历反复复发并伴随严重的疾病负担。推荐使用NSAID、细胞毒性药物(多柔比星和长春花碱)、生物制剂(他莫昔芬、低剂量干扰素)和酪氨酸激酶抑制剂(伊马替尼)等多种系统治疗,但活性有限。其中,伊马替尼显示出有前景的活性,并被批准为硬纤维瘤的标准治疗。然而,仍存在有限的应答(10-15%的应答率)。

【主题与分类】

主题标签:Desmoid Tumor。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03802084

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:硬纤维瘤。硬纤维瘤(侵袭性纤维瘤病)是一种与突变相关的间充质肿瘤,导致β-连环蛋白介导的转录激活。它由间充质来源的成纤维细胞样细胞克隆性增殖构成,可散发出现,也可作为家族性腺瘤性息肉病的一部分发生。该肿瘤在完全切除后局部复发率高(约40%)。因此,尽管缺乏转移能力,患者仍会经历反复复发并伴随严重的并发症。推荐使用非甾体抗炎药、细胞毒性药物(多柔比星和长春碱)、生物制剂(他莫昔芬、低剂量干扰素)以及酪氨酸激酶抑制剂(伊马替尼)等多种全身治疗,但疗效有限。其中,伊马替尼显示出有前景的活性,并被批准为硬纤维瘤的标准治疗。然而,其应答率仍然有限(10-15%的应答),需要进一步的联合策略以提高抗肿瘤疗效。转化生长因子-β(TGF-β)细胞因子家族在人类中有33个成员,包括TGF-β亚型、激活素、骨形态发生蛋白(BMPs)以及生长和分化因子(GDFs)。

这些因子调控细胞的生长、存活、分化和迁移,在胚胎发育及成人组织稳态控制中发挥重要作用。在癌变过程中,TGF-β具有双重作用;起初,它通过诱导生长停滞和促进凋亡来抑制肿瘤发生,然而,在晚期癌症中,TGF-β常过度表达。此外,TCGA(癌症基因组图谱)泛癌分析也显示,在硬纤维瘤中TGF-β响应特征高度表达。关于联合治疗,TGF-β抑制剂TEW-7197(vactosertib)与伊马替尼在体外和异种移植模型中表现出协同效应。与单用伊马替尼相比,给小鼠施用伊马替尼加vactosertib显著延缓了疾病复发并延长了生存期。综上所述,这些结果表明

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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