Lynch综合征肠黏膜与免疫系统交互研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦Lynch综合征患者肠黏膜与免疫系统的交互研究。源站描述涵盖Lynch综合征I型、II型、位点特异性结肠癌、HNPCC及HNPCC基因突变、遗传性癌症综合征等条件,涉及免疫原性新抗原(移码肽)及抗移码肽抗体在Lynch综合征患者中的存在与否

San Raffaele UniversitySan Raffaele University
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视频Lynch SyndromeLynch Syndrome ILynch Syndrome IIHNPCCHNPCC Gene MutationHereditary Cancer SyndromeHereditary CancerMLH1 Gene MutationMLH1 Gene Deletion+DuplicationMLH1 Loss of ExpressionMLH1 Gene InactivationMSH2 Gene Mutation
Lynch Syndrome X-Talk of Enteral Mucosa With Immune System

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Lynch综合征肠黏膜与免疫系统交互研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦Lynch综合征患者肠黏膜与免疫系统的交互研究。源站描述涵盖Lynch综合征I型、II型、位点特异性结肠癌、HNPCC及HNPCC基因突变、遗传性癌症综合征等条件,涉及免疫原性新抗原(移码肽)及抗移码肽抗体在Lynch综合征患者中的存在与否。数据可用于探索抗移码肽抗体作为早期生物标志物的潜力,以及Lynch综合征相关结直肠癌的免疫监测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Lynch综合征、Lynch综合征I、Lynch综合征II、Lynch综合征I(位点特异性结肠癌)、HNPCC、HNPCC基因突变、遗传性癌症综合征、遗传性癌症。尽管接受内镜监测,Lynch综合征个体发生结直肠癌的风险仍然很高。在Lynch综合征中,癌症形成过程的特点是黏膜中免疫原性新抗原的发展。这些被称为移码肽的新抗原可被适应性免疫系统识别,并触发针对它们的抗体形成(称为抗移码肽抗体)。在一些Lynch综合征患者中已有抗移码肽抗体的报道(以抗移码肽抗体存在与缺失的二分法定义)。本研究假设抗移码肽抗体代表一种早期生

【主题与分类】

主题标签:Lynch Syndrome、Lynch Syndrome I、Lynch Syndrome II、HNPCC、HNPCC Gene Mutation、Hereditary Cancer Syndrome、Hereditary Cancer、MLH1 Gene Mutation、MLH1 Gene Deletion+Duplication、MLH1 Loss of Expression。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06708429

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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

疾病:林奇综合征、林奇综合征I型、林奇综合征II型、林奇综合征I型(部位特异性结肠癌)、HNPCC、HNPCC基因突变、遗传性癌症综合征、遗传性癌症。尽管进行了内镜监测,林奇综合征个体发生结直肠癌的风险仍然很高。在林奇综合征中,癌症形成过程的特点是黏膜中免疫原性新抗原的发展。这些被称为移码肽的新抗原可以被适应性免疫系统识别,并触发针对它们的抗体形成(称为抗移码肽抗体)。在一些林奇综合征患者中已有抗移码肽抗体的报道(以抗移码肽抗体存在与缺失的二分法定义)。本研究假设抗移码肽抗体代表了林奇综合征中癌症发展的早期生物标志物。这些抗移码肽抗体可用于识别具有最高结直肠癌发展风险的早期患者。

所有关于抗移码肽抗体的研究均采用横断面设计,而回顾-前瞻性设计将有助于理解黏膜与黏膜相关免疫系统之间的相互作用。也有有限证据表明,Lynch综合征个体在结直肠癌发生之前即出现错配修复缺陷隐窝。间期结直肠癌的发生可能需要特定的生物学过程。了解这些间期结直肠癌背后的生物学过程,将有助于确定预防结直肠癌的创新疗法的靶点(包括但不限于化学预防策略和癌症疫苗)。黏膜免疫监视与结肠上皮之间的相互作用是回答此类问题的基石。最后,通过非经典途径(非Correa、非幽门螺杆菌)发生的胃癌,需要对Lynch综合征个体的发病机制有更好的理解。微小RNA(miRNA)表达已被证明具有诊断、预后和治疗

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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