子宫内膜癌与非浆液性卵巢癌女性Lynch综合征通用筛查

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦子宫内膜癌与非浆液性卵巢癌女性中Lynch综合征的通用筛查。研究通过对手术标本进行MMR免疫组化检测,结合家族史数据,确定Lynch综合征患者比例并识别高风险女性,同时促进遗传咨询转诊及一级亲属参与

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
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基因组Lynch SyndromeEndometrial NeoplasmsOvarian NeoplasmsColorectal Neoplasms
Universal Screening for Lynch Syndrome in Women With Endometrial and Non-Serous Ovarian Cancer

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

子宫内膜癌与非浆液性卵巢癌女性Lynch综合征通用筛查

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦子宫内膜癌与非浆液性卵巢癌女性中Lynch综合征的通用筛查。研究通过对手术标本进行MMR免疫组化检测,结合家族史数据,确定Lynch综合征患者比例并识别高风险女性,同时促进遗传咨询转诊及一级亲属参与。数据可用于Lynch综合征筛查流程、MMR检测应用及遗传风险评估相关研究(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、子宫内膜肿瘤、卵巢肿瘤、结直肠肿瘤。Lynch综合征增加个体患多种癌症的风险,如结直肠癌、子宫内膜癌(EC)和某些类型的卵巢癌(OC)。Lynch综合征由错配修复(MMR)基因的遗传性改变引起。在本研究中,我们将确定EC和OC患者中Lynch综合征的比例。我们将通过对所有EC和OC患者的手术标本进行MMR免疫组化(IHC)检测来进行筛查。这些数据随后将与家族史数据一起用于确定哪些女性具有Lynch综合征高风险。我们将代表其主治医生促进所有有Lynch综合征风险的女性转诊至遗传咨询。被发现有Lynch综合征且同意参与研究的患者的一级亲属也将被转诊

【主题与分类】

主题标签:Lynch Syndrome、Endometrial Neoplasms、Ovarian Neoplasms、Colorectal Neoplasms。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02494791

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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

疾病:林奇综合征、子宫内膜肿瘤、卵巢肿瘤、结直肠肿瘤。林奇综合征会增加个体患多种癌症的风险,如结直肠癌、子宫内膜癌(EC)及某些类型的卵巢癌(OC)。林奇综合征由错配修复(MMR)基因的遗传性改变引起。在本研究中,我们将确定患有林奇综合征的EC和OC患者的比例。我们将通过对所有EC和OC患者的手术标本进行MMR免疫组织化学(IHC)检测来进行筛查。随后,这些数据将与家族史数据一同用于确定哪些女性属于林奇综合征高危人群。我们将代表其主治医生,协助将所有有林奇综合征风险的女性转介至遗传咨询。对于经确认患有林奇综合征且同意参与研究的患者,其一级亲属也将由研究主要研究者转介至遗传学部门。我们将鼓励所有经确认患有林奇综合征的参与者定期接受结肠镜检查以预防结直肠癌,并(对于患有林奇综合征的女性)考虑接受降低风险的妇科手术以预防子宫内膜癌和卵巢癌。

我们将评估该人群对林奇综合征筛查指南的依从性,并确定我们的普遍筛查策略在加拿大全国范围内推广是否可行且具有成本效益,以预防女性及其家庭成员中与林奇综合征相关的癌症。除此之外,同意参与的患者可提供血液和肿瘤组织样本用于测序研究,这些研究将探究林奇综合征的遗传基础,并阐明无生殖系突变情况下MMR缺失的病例。

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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