伊马替尼维持或中断治疗在胃肠间质瘤患者辅助治疗3年后的疗效

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦胃肠间质瘤(GIST)患者在接受3年辅助治疗后,伊马替尼维持治疗或中断治疗的疗效评估

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clinicaltrials
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时间序列预测Gastrointestinal Stromal TumorsResected Gastrointestinal Stromal TumorsNon-metastaticHigh Risk of RecurrenceKIT Gene Mutation
Efficiency of Imatinib Treatment Maintenance or Interruption After 3 Years of Adjuvant Treatment in Patients With Gastrointestinal Stromal Tumours (GIST)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

伊马替尼维持或中断治疗在胃肠间质瘤患者辅助治疗3年后的疗效

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦胃肠间质瘤(GIST)患者在接受3年辅助治疗后,伊马替尼维持治疗或中断治疗的疗效评估。覆盖条件包括可切除、非转移性、高复发风险的GIST及KIT基因突变。源站描述指出GIST为罕见间叶性肿瘤,多诊断于55至60岁,占全部肉瘤的5%,全球年发病率约百万分之十二,法国每年约800例新发病例;多数GIST存在KIT和/或PDGFRA原癌基因激活突变,伊马替尼作为选择性酪氨酸激酶抑制剂可抑制相关信号通路,显著改变了GIST患者的治疗管理。该数据可用于肿瘤治疗策略与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃肠间质瘤、已切除的胃肠间质瘤、非转移性、高复发风险、KIT基因突变。胃肠间质瘤(GIST)是罕见的间叶性肿瘤,大多在55至60岁之间被诊断,占所有肉瘤的5%。全球年发病率约为每百万人12例,相当于法国每年约800例新发病例。绝大多数GIST存在原癌基因KIT和/或PDGFRA的激活突变,两者均编码具有酪氨酸蛋白激酶活性的细胞表面细胞因子受体。甲磺酸伊马替尼(Glivec®,Novartis Pharma SAS)是一种选择性酪氨酸激酶抑制剂,可抑制KIT和PDGFRA信号通路。伊马替尼的引入彻底改变了GIST患者的治疗管理,并提供了前所未有的

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal Stromal Tumors、Resected Gastrointestinal Stromal Tumors、Non-metastatic、High Risk of Recurrence、KIT Gene Mutation。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02260505

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数据说明

疾病:胃肠道间质瘤、已切除的胃肠道间质瘤、非转移性、高复发风险、KIT基因突变。胃肠道间质瘤(GIST)是一种罕见的间叶源性肿瘤,大多在55至60岁之间被诊断,占所有肉瘤的5%。全球年发病率约为每百万人12例,相当于法国每年约800例新发病例。绝大多数GIST存在原癌基因KIT和/或PDGFRA的激活突变,这两个基因均编码具有酪氨酸蛋白激酶活性的细胞表面细胞因子受体。甲磺酸伊马替尼(格列卫®,诺华制药简易股份公司)是一种选择性酪氨酸激酶抑制剂,可抑制KIT和PDGFRA信号通路。伊马替尼的问世彻底改变了GIST患者的治疗管理,并前所未有地展示了靶向治疗对晚期/转移性实体瘤患者的临床获益。

在GIST患者中开展的伊马替尼前瞻性试验的初步结果显示,与细胞毒性化疗相比,中位总生存期延长了300%,5年和10年生存率可能提高100%。伊马替尼成功用于晚期GIST的治疗以及晚期GIST显著的复发风险,促使人们研究伊马替尼作为术后辅助治疗的临床获益。两项前瞻性随机III期试验已证实,辅助伊马替尼治疗3年可显著延长总生存期(OS)和无复发生存期(RFS)。迄今为止,伊马替尼亦适用于原发性、局限性、KIT阳性、高复发风险GIST完全切除术后的辅助治疗。然而,最佳治疗持续时间仍不明确,尚需确定:1. 辅助伊马替尼延长使用超过3年是否能够降低GIST复发风险并改善总生存期;2. 伊马替尼再挑战治疗对完成3年治疗后的复发是否有效。

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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