MEK抑制剂治疗RASopathies患者肥厚型心肌病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MEK 抑制剂用于治疗 RASopathies 患者的肥厚型心肌病

Medical University of WarsawMedical University of Warsaw
clinicaltrials
浏览 14
医学影像预测CardiomegalyNoonan Syndrome
MEK Inhibitors for the Treatment of Hypertrophic Cardiomyopathy in Patients With RASopathies

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

MEK抑制剂治疗RASopathies患者肥厚型心肌病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MEK 抑制剂用于治疗 RASopathies 患者的肥厚型心肌病。RASopathies 是由 RAS-MAPK 通路突变引起的一组遗传病,常伴发严重肥厚型心肌病,既往仅有单例报告显示 MEK 抑制剂可改善实验室与超声心动图指标并促使心肌肥厚消退。本数据可用于评估 trametinib 治疗此类患者肥厚型心肌病的有效性,支持开展大规模随机研究以验证相关疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏肥大、Noonan 综合征。引言:RASopathies 是一组由丝裂原活化激酶(RAS-MAPK)通路突变引起的遗传病。这些突变影响许多过程,是众多遗传综合征(包括 Noonan 综合征)的病因,在其病程中会发展为严重的肥厚型心肌病(HCM)。MEK 激酶抑制剂在成人中用于治疗 RAS-MAPK 通路突变的癌症。迄今为止,已描述了 RASopathies 患者中 HCM 治疗的单个病例,实验室和超声心动图参数均快速改善,心肌肥厚消退。由于所描述的有效性,有必要在精心设计的大型患者随机研究中验证这些效应。目的:评估 trametinib 治疗 HCM 且具有基因……的患者中的有效性。

【主题与分类】

主题标签:Cardiomegaly、Noonan Syndrome。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06555237

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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

病情:心脏肥大,努南综合征。引言 RASopathies是一组由丝裂原活化激酶(RAS-MAPK)通路突变引起的遗传性疾病。这些突变影响多种过程,并导致包括努南综合征在内的多种遗传综合征,其病程中可发展出严重的肥厚型心肌病(HCM)。MEK激酶抑制剂在成人中用于治疗RAS-MAPK通路突变的癌症。迄今为止,已有零星病例报道了RASopathies患者HCM治疗,显示实验室指标和超声心动图参数迅速改善,心肌肥厚消退。鉴于所描述的有效性,有必要在大规模患者群体中进行精心设计的随机研究,以验证这些效果。目的 评估曲美替尼治疗HCM且携带RAS/MAPK通路基因突变患者的有效性。方法 随机、开放标签研究。

本研究将纳入年龄0至18岁的患者,条件包括:* 经基因检测证实存在RAS/MAPK通路突变 * 经超声心动图诊断为HCM。在研究的第一阶段(3个月),患者将被随机分配至两组之一:* 干预组将接受曲美替尼及标准治疗(β受体阻滞剂和丙吡胺)* 对照组仅接受标准治疗。此阶段完成后,将对患者进行评估。若干预组显示出更高的有效性,则在研究的第二阶段,干预组患者将继续当前治疗,而对照组患者将接受曲美替尼治疗。每组均将接受曲美替尼治疗12个月。研究的重要性 研究结果将为常规引入MEK激酶抑制剂治疗因RAS病导致的HCM患者提供依据。若证实有效,该患者群体将获得一种简单、无创且针对病因的治疗选择。

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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