肌层浸润性膀胱癌与上尿路尿路上皮癌循环肿瘤DNA血液检测验证

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肌层浸润性膀胱癌与上尿路尿路上皮癌患者治疗后的复发或进展风险。当前随访主要依赖影像学、病理和临床评估,而循环肿瘤DNA(ctDNA)可能提供肿瘤负荷、微小残留病灶和治疗反应等额外信息,但受成本、物流和本地检测验证需求限制

AZ Sint-Lucas GentAZ Sint-Lucas Gent
clinicaltrials
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基因组预测Muscle-Invasive Bladder Cancer (MIBC)Upper Tract Urothelial CarcinomaUrothelial Carcinoma (UC)
Validation of a Circulating Tumor DNA Blood Test in Muscle-Invasive Bladder and Upper Tract Urothelial Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

肌层浸润性膀胱癌与上尿路尿路上皮癌循环肿瘤DNA血液检测验证

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肌层浸润性膀胱癌与上尿路尿路上皮癌患者治疗后的复发或进展风险。当前随访主要依赖影像学、病理和临床评估,而循环肿瘤DNA(ctDNA)可能提供肿瘤负荷、微小残留病灶和治疗反应等额外信息,但受成本、物流和本地检测验证需求限制。本研究评估AZ Sint-Lucas Gent内部开发的肿瘤信息指导ctDNA工作流,从可获得的福尔马林固定石蜡包埋肿瘤组织中提取肿瘤DNA,可用于ctDNA检测流程的验证与复发风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肌层浸润性膀胱癌(MIBC)、上尿路尿路上皮癌、尿路上皮癌(UC)。肌层浸润性膀胱癌和肌层浸润性上尿路尿路上皮癌在治疗后与复发或进展的相关风险有关。当前随访主要依赖影像学、病理学和临床评估。循环肿瘤DNA(ctDNA)可能提供关于肿瘤负荷、微小残留病灶和治疗反应的额外信息,但临床实施仍受成本、物流和本地检测验证需求的限制。本研究评估在AZ Sint-Lucas Gent接受治疗的患者中内部开发的、肿瘤信息指导的ctDNA工作流。将从可获得的福尔马林固定石蜡包埋肿瘤组织中提取肿瘤DNA,例如经尿道膀胱肿瘤切除术、上尿路活检、肾

【主题与分类】

主题标签:Muscle-Invasive Bladder Cancer (MIBC)、Upper Tract Urothelial Carcinoma、Urothelial Carcinoma (UC)。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07756437

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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:肌层浸润性膀胱癌(MIBC)、上尿路尿路上皮癌、尿路上皮癌(UC)。肌层浸润性膀胱癌和肌层浸润性上尿路尿路上皮癌在治疗后具有较高的复发或进展风险。目前的随访主要依赖影像学、病理学和临床评估。循环肿瘤DNA(ctDNA)可能提供关于肿瘤负荷、微小残留病灶和治疗反应的额外信息,但临床实施仍受限于成本、物流以及本地检测验证的需求。本研究评估在AZ Sint-Lucas Gent接受治疗的患者中使用内部开发的、基于肿瘤信息的ctDNA工作流程。将从可获得的福尔马林固定石蜡包埋肿瘤组织中提取肿瘤DNA,例如经尿道膀胱肿瘤切除术、上尿路活检、肾输尿管切除术、膀胱切除术或转移性疾病活检中获得的组织。将使用靶向下一代测序来识别肿瘤组织中患者特异性的体细胞突变。

当识别出肿瘤特异性突变后,将对常规临床诊疗期间采集的匹配血浆样本进行相同突变的分析。将从血浆中提取游离DNA,并采用肿瘤信息指导的方法进行ctDNA检测,主要针对已知肿瘤特异性突变使用微滴式数字PCR进行检测。无法通过微滴式数字PCR评估的突变,可进一步使用下一代测序进行评估。血液样本仅作为常规诊断、分期、治疗或随访采血的一部分获取。本研究不将受试者分配至特定治疗,也不要求额外的研究特异性治疗干预。患者将按照机构惯例接受标准临床诊疗。在研究期间,主治医师将对ctDNA结果保持盲态。ctDNA结果属于研究性检测,在研究期间不会指导治疗决策。临床、病理、治疗、分子及随访数据将

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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