软骨性肿瘤诊断与治疗靶点

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07315542

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数据说明

疾病：软骨肉瘤、软骨肿瘤。题为“在软骨性肿瘤中寻找新的诊断和治疗靶点”的研究旨在解决软骨样肿瘤在诊断、预后评估和治疗方面尚未解决的主要问题，尤其聚焦于软骨肉瘤。软骨肉瘤约占所有原发性恶性骨肿瘤的30%，是成人中最常见的恶性骨肉瘤。尽管具有临床重要性，软骨肉瘤的管理仍因其在生物学上的异质性、对化疗和放疗的耐药性以及频繁出现的诊断不确定性（尤其是在低级别病变中）而充满挑战。一个核心临床问题在于良性软骨肿瘤（内生软骨瘤和非典型软骨性肿瘤）、低级别软骨肉瘤、高级别软骨肉瘤以及其他恶性病变（如软骨母细胞型骨肉瘤）之间的鉴别。仅凭组织学评估往往不足，尤其是在小活检标本中，诊断决策常常依赖于临床、影像学和病理学标准的主观综合判断。

分类错误可能导致治疗不足、局部控制不充分，或治疗过度、实施不必要的根治性手术。此外，晚期、不可手术或转移性软骨肉瘤预后极差，目前缺乏有效的全身性治疗。本项目聚焦于识别和验证能够显著提高诊断精确性、预后分层及治疗靶向性的分子生物标志物。研究涉及两个主要分子领域：IDH1/2基因突变和非编码微小RNA（miRNA）。IDH1和IDH2基因突变已被确认为软骨性肿瘤的特征性分子事件。这些突变发生于特定氨基酸残基，导致新形态酶活性，从而产生致癌代谢物2-羟基戊二酸。IDH1/2突变在中心性

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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