恩科拉非尼、西妥昔单抗和纳武利尤单抗治疗微卫星稳定BRAFV600E转移性结直肠癌的I/II期试验[数据集1]

数据包含治疗前活检组织的转录组表达谱以及血浆细胞外囊泡RNA(evRNA)测序结果,用于分析应答者与非应答者之间的MAPK信号通路和免疫激活特征差异

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时间序列分类GPL246769606
GSE302921: Phase I/II trial of encorafenib, cetuximab, and nivolumab in microsatellite stable, BRAFV600E metastatic colorectal cancer [dataset 1]

基本信息

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

恩科拉非尼、西妥昔单抗和纳武利尤单抗治疗微卫星稳定BRAFV600E转移性结直肠癌的I/II期试验[数据集1]

Phase I/II trial of encorafenib, cetuximab, and nivolumab in microsatellite stable, BRAFV600E metastatic colorectal cancer [dataset 1]

该数据集来自一项针对微卫星稳定(MSS)BRAFV600E转移性结直肠癌(mCRC)的I/II期临床试验(NCT04017650),纳入26例接受encorafenib、cetuximab与nivolumab联合治疗的患者。数据包含治疗前活检组织的转录组表达谱以及血浆细胞外囊泡RNA(evRNA)测序结果,用于分析应答者与非应答者之间的MAPK信号通路和免疫激活特征差异。该数据可用于探索联合治疗的疗效相关分子标志物、构建应答预测模型以及研究非经典MAPK信号与补体通路在耐药中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BRAF抑制剂encorafenib与抗EGFR抗体cetuximab可适度改善微卫星稳定(MSS)BRAFV600E转移性结直肠癌(mCRC)患者的生存,该亚型相比MSS BRAF野生型结直肠癌具有更高的免疫激活特征。在这项纳入26名接受encorafenib、cetuximab和抗PD-1抗体nivolumab治疗的MSS BRAFV600E mCRC患者的I/II期研究(NCT04017650)中,我们报告总体缓解率为50%(95%置信区间(CI)29-71),中位无进展生存期为7.4个月(95% CI,5.6-9.6)。对治疗前活检组织的转录组分析以及从血浆中分离的细胞外囊泡RNA(evRNA)分析显示,应答者中非经典MAP激酶信号和免疫激活特征富集。补体通路激活在非应答者活检组织中富集。在连续evRNA分析中,MAPK特征降低且i

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302921

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 21 202,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
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数据说明

BRAF抑制剂encorafenib和抗EGFR抗体西妥昔单抗可适度改善微卫星稳定(MSS) BRAFV600E转移性结直肠癌(mCRC)患者的生存,该类型肿瘤较MSS BRAF野生型CRC具有更高的免疫激活特征。在这项针对26名接受encorafenib、西妥昔单抗和抗PD-1抗体纳武利尤单抗治疗的MSS BRAFV600E mCRC患者的I/II期研究(NCT04017650)中,我们报告的总缓解率为50%(95%置信区间(CI) 29-71),中位无进展生存期为7.4个月(95% CI,5.6-9.6)。对治疗前活检组织和从血浆中分离的细胞外囊泡RNA(evRNA)进行的转录组分析显示,缓解者的非经典MAP激酶信号和免疫激活特征富集。补体通路激活在非缓解者活检组织中富集。在连续evRNA分析中,MAPK特征降低和干扰素γ反应特征增加与持续的治疗获益相关。具有基线MAP激酶激活和免疫激活特征的MSS BRAFV600E mCRC可能从三联治疗中获益,但补体通路激活者则不然。

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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