帕唑帕尼治疗不可切除隆突性皮肤纤维肉瘤的多中心II期研究

该数据集来自NCBI,对应一项帕唑帕尼治疗不可切除隆突性皮肤纤维肉瘤(DFSP)的多中心II期研究,包含1个RT-PCR表达谱文件

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基因组预测Expression profiling by RT-PCRGPL285539606
GSE150787: A multicenter phase II study of pazopanib in patients with unresectable dermatofibrosarcoma protuberans

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

帕唑帕尼治疗不可切除隆突性皮肤纤维肉瘤的多中心II期研究

A multicenter phase II study of pazopanib in patients with unresectable dermatofibrosarcoma protuberans

该数据集来自NCBI,对应一项帕唑帕尼治疗不可切除隆突性皮肤纤维肉瘤(DFSP)的多中心II期研究,包含1个RT-PCR表达谱文件。研究纳入23例患者(含1例既往伊马替尼治疗者),每日口服帕唑帕尼800 mg,主要终点为6个月或手术时肿瘤最大直径缩小≥30%的客观缓解率,中位随访6.2个月。数据可用于分析DFSP的基因表达特征及帕唑帕尼疗效相关分子标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):隆突性皮肤纤维肉瘤(DFSP)是一种以局部浸润高风险为特征的软组织肉瘤。COL1A1-PDGFB t(17;22)易位的发现激活了PDGF通路,促使伊马替尼用于不可切除DFSP,缓解率为36-80%。帕唑帕尼是一种获批用于软组织肉瘤的多靶点酪氨酸激酶抑制剂。我们开展了一项II期研究,纳入不可切除DFSP患者,以评估帕唑帕尼的疗效与安全性。患者每日接受帕唑帕尼800 mg。主要终点为客观缓解率,定义为6个月时或手术时通过体格检查评估的肿瘤最大直径缩小≥30%。共纳入23例患者,包括1例既往接受伊马替尼治疗者。中位随访6.2个月(四分位距5.6-7.8个月),5例患者(22%,95% CI:7-22%)h

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by RT-PCR、GPL28553、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE150787

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 06 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

隆突性皮肤纤维肉瘤(DFSP)是一种以局部浸润风险高为特征的软组织肉瘤。COL1A1-PDGFB t(17;22)易位的发现及其激活PDGF通路的作用,促使伊马替尼被用于不可切除的DFSP,缓解率为36-80%。帕唑帕尼是一种多靶点酪氨酸激酶抑制剂,已获批用于软组织肉瘤。我们开展了一项针对不可切除DFSP患者的II期研究,以评估帕唑帕尼的疗效和安全性。患者每日接受800 mg帕唑帕尼治疗。主要终点为客观缓解率,定义为6个月时或手术时通过体格检查评估的肿瘤最大直径缩小≥30%。共纳入23例患者,其中1例曾接受伊马替尼治疗。中位随访时间为6.2个月(四分位距5.6-7.8个月),5例患者(22%,95% CI:7-22%)对帕唑帕尼达到部分缓解。采用RECIST评估的最佳客观缓解率为30%(95% CI 13-53%)。1例既往接受伊马替尼治疗的转移性DFSP患者在2.4个月后死亡。9例(39%)患者因不良事件停止治疗。

进行了肿瘤样本的药效学分析:EGF的富集以及与EGFR相关的基因组合与耐药性相关,提示EGFR靶向治疗可能是DFSP中值得探索的治疗选择。

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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