多组学分析肿瘤微环境揭示atezolizumab联合或不联合SoC治疗MM的1期研究临床相关性

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001007286

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数据说明

多发性骨髓瘤（MM）仍无法治愈，复发/难治性（R/R）疾病的治疗具有挑战性。该领域对更多靶向治疗存在未满足的需求；对MM中肿瘤和微环境进行深入的细胞和分子表型分析有助于指导此类治疗。这项1b期研究（NCT02431208）评估了抗程序性死亡配体1单克隆抗体阿替利珠单抗（Atezo）单药或与标准治疗（SoC）来那度胺（Len）或泊马度胺（Pom）和/或达雷妥尤单抗（Dara）联合治疗R/R MM患者的安全性和疗效。研究终点包括不良事件（AE）发生率和总缓解率（ORR）。采用RNA测序、质谱流式免疫表型分析和蛋白质组学分析，对接受Atezo单药或Atezo+Dara治疗患者的基线和治疗中骨髓样本进行了一种新型无监督整合多组学分析。对预处理数据应用了相似性网络融合（SNF）算法。共入组85例患者。2例患者发生治疗期间死亡；两例死亡均被认为与研究治疗无关。

ORR范围为11.1%（Atezo+Len队列，n=18）至83.3%（Atezo+Dara+Pom队列，n=6）。对肿瘤微环境进行高维多组学分析及整合性SNF分析，揭示了肿瘤与免疫微环境的细胞和分子特征、患者选择标准及临床结局之间的新关联。Atezo单药治疗及SoC联合方案在该患者人群中安全性良好，并显示出一定的临床疗效证据。对高维基因组学与免疫数据的整合分析识别出新的临床相关性，可能为未来骨髓瘤免疫治疗研究中的患者选择标准和结局评估提供参考。

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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