接受诱导化疗的肛癌患者循环生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受诱导化疗的肛癌患者循环生物标志物。覆盖肛癌、局部晚期鳞状细胞癌、寡转移性疾病、循环肿瘤细胞及人乳头瘤病毒等主题

Aarhus University HospitalAarhus University Hospital
clinicaltrials
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基因组Anal CancerLocally Advanced Squamous Cell CarcinomaOligometastatic DiseaseCirculating Tumor CellHuman Papilloma Virus
Circulating Biomarkers in Patients With Anal Cancer Treated With Induction Chemotherapy

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

接受诱导化疗的肛癌患者循环生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受诱导化疗的肛癌患者循环生物标志物。覆盖肛癌、局部晚期鳞状细胞癌、寡转移性疾病、循环肿瘤细胞及人乳头瘤病毒等主题。源站描述提及丹麦每年约200例新发肛癌,标准治疗为放化疗,集中于奥胡斯大学医院、Herlev医院和Vejle医院三个肿瘤科;多数为鳞状细胞癌,与HPV强相关,80%以上肿瘤组织可检出HPV;大肿瘤、侵犯邻近器官和/或局部淋巴结转移者可接受诱导化疗以缩小病灶,部分转移性SCCA患者也可接受诱导化疗。可用于循环生物标志物相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛癌、局部晚期鳞状细胞癌、寡转移性疾病、循环肿瘤细胞、人乳头瘤病毒。肛癌是一种罕见恶性肿瘤,丹麦每年约有200例新发病例,标准治疗为放化疗(CRT)。治疗集中在奥胡斯大学医院、Herlev医院和Vejle医院的三个肿瘤科。大多数肛癌为鳞状细胞癌(SCCA),与人乳头瘤病毒(HPV)密切相关,在80%以上的病例中可在肿瘤组织中检测到HPV。对于需要缩小病灶以进行后续根治性治疗的大肿瘤、侵犯邻近器官和/或局部淋巴结转移的患者,可接受诱导化疗(ICT)。部分转移性(M1)SCCA患者也可接受ICT,目的是

【主题与分类】

主题标签:Anal Cancer、Locally Advanced Squamous Cell Carcinoma、Oligometastatic Disease、Circulating Tumor Cell、Human Papilloma Virus。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05233540

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:肛门癌、局部晚期鳞状细胞癌、寡转移性疾病、循环肿瘤细胞、人乳头瘤病毒。肛门癌是一种罕见恶性肿瘤,丹麦每年约有200例新发病例,标准治疗为放化疗(CRT)。治疗集中在奥胡斯大学医院、Herlev医院和Vejle医院的三个肿瘤科。大多数肛门癌为鳞状细胞癌(SCCA),与人乳头瘤病毒(HPV)密切相关,在80%以上的病例中可在肿瘤组织中检测到HPV。对于肿瘤较大、肿瘤侵犯邻近器官和/或局部淋巴结转移的患者,在需要在确定性治疗前缩小肿瘤的情况下,可接受诱导化疗(ICT)。部分转移性(M1)SCCA患者也可接受ICT,目的是使确定性治疗成为可能。HPV、游离DNA、循环肿瘤DNA和免疫相关标志物:HPV是一个由130多种亚型组成的病毒群,其中一小部分被归类为致癌型。

在SCCA中最常见的HPV亚型是HPV-16和-18,但SCCA中HPV亚型分布的总体情况研究较少。循环中可以检测到细胞游离DNA(cfDNA)的小片段,癌症患者中其水平升高,但在其他情况下也会升高。DNA异常甲基化几乎发生在所有恶性肿瘤中,并释放入循环。肿瘤特异性甲基化DNA(meth-ctDNA)的水平可通过现代PCR技术进行分析。它似乎蕴含具有临床实用前景的生物学信息。文献主要集中在结直肠癌,meth-ctDNA已被引入作为预后标志物。其在肛门癌中的可能重要性尚未阐明,这是本方案的目标之一。通过简单的血液检测(即所谓的“液体活检”),可以同时表征总cfDNA和meth-ctDNA的水平。HPV相关肛门癌具有整合到基因组中的病毒序列

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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