Atezolizumab联合化疗治疗III期结肠癌及DNA错配修复缺陷患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于III期结肠癌且伴有DNA错配修复缺陷(dMMR)的患者,涉及结肠腺癌、DNA修复障碍及Lynch综合征等条件

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Colon AdenocarcinomaDNA Repair DisorderLynch SyndromeStage III Colon Cancer AJCC v8
Combination Chemotherapy With or Without Atezolizumab in Treating Patients With Stage III Colon Cancer and Deficient DNA Mismatch Repair

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Atezolizumab联合化疗治疗III期结肠癌及DNA错配修复缺陷患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于III期结肠癌且伴有DNA错配修复缺陷(dMMR)的患者,涉及结肠腺癌、DNA修复障碍及Lynch综合征等条件。研究主要目的是评估Atezolizumab联合氟尿嘧啶(FOLFOX)方案及其后续单药治疗,相比单独使用FOLFOX能否显著改善无病生存期(DFS),次要目的包括总生存期(OS)、不良事件(AE)特征及安全性,并关注生活质量影响。数据可用于分析免疫联合化疗在特定分子亚型结肠癌中的疗效与安全性,支持肿瘤临床预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结肠腺癌、DNA修复障碍、Lynch综合征、III期结肠癌AJCC v8。主要目的:I. 确定在III期结肠癌且伴有DNA错配修复缺陷(dMMR)的患者中,Atezolizumab联合氟尿嘧啶(FOLFOX)及其后续单药治疗相比单独使用FOLFOX能否显著改善无病生存期(DFS)。次要目的:I. 确定在III期结肠癌且伴有dMMR的患者中,Atezolizumab联合FOLFOX及其后续单药治疗相比单独使用FOLFOX能否显著改善总生存期。II. 使用常见不良事件评价标准(CTCAE)和患者报告结局(PRO)-CTCAE(在年龄≥18岁的患者中)评估各治疗组的不良事件(AE)特征和安全性。生活质量目的:I. 确定其影响

【主题与分类】

主题标签:Colon Adenocarcinoma、DNA Repair Disorder、Lynch Syndrome、Stage III Colon Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02912559

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数据说明

疾病:结肠腺癌、DNA修复障碍、Lynch综合征、AJCC第8版III期结肠癌。主要目标:I. 确定在III期结肠癌且DNA错配修复缺陷(dMMR)患者中,atezolizumab联合氟尿嘧啶(FOLFOX)及其作为单药继续治疗是否较单独使用FOLFOX能显著改善无病生存期(DFS)。次要目标:I. 确定在III期结肠癌且dMMR患者中,atezolizumab联合FOLFOX及其作为单药继续治疗是否较单独使用FOLFOX能显著改善总生存期。II. 使用不良事件通用术语标准(CTCAE)和患者报告结局(PRO)-CTCAE(在年龄≥18岁的患者中),评估各治疗组的不良事件(AE)概况和安全性。生活质量目标:I. 确定在FOLFOX基础上加用atezolizumab对患者报告的神经病变、健康相关生活质量(QOL)及健康相关QOL功能领域的影响。II. 评估调整基线QOL和疲劳测量后atezolizumab的疗效。潜在相关科学目标:I.

I. 确定“免疫评分”能否预测阿替利珠单抗对III期结肠癌患者无病生存期的疗效。II. 评估循环免疫细胞群体能否预测阿替利珠单抗作为III期结肠癌辅助治疗的疗效。III. 探索在接受FOLFOX联合或不联合阿替利珠单抗治疗的患者中,游离DNA(cfDNA)中发现的基因组改变与DFS的关联。IV. 评估血液中全身性炎症的可溶性标志物能否预测阿替利珠单抗作为III期结肠癌辅助治疗的疗效。V. 评估接受FOLFOX +/- 阿替利珠单抗治疗的III期结肠癌患者中,基线血浆25(OH)D水平、25(OH)D水平变化与DFS和总生存期(OS)之间的关系。VI. 确定利用粪便微生物群及其代谢产物

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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