国家队列随访:可切除II期、III期或IV期黑色素瘤患者或不可切除原发灶

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦恶性黑色素瘤患者队列的随访,覆盖可切除II期、III期或IV期患者以及不可切除原发灶患者

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clinicaltrials
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基因组Malignant Melanoma
Follow-up of a National Cohort of Melanoma Resectable Stage II, Stage III or IV Patients or Unresectable Primary

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

国家队列随访:可切除II期、III期或IV期黑色素瘤患者或不可切除原发灶

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦恶性黑色素瘤患者队列的随访,覆盖可切除II期、III期或IV期患者以及不可切除原发灶患者。源站描述提及法国黑色素瘤发病率上升、转移性黑色素瘤异质性强且对传统治疗耐药,并涉及抗CTLA4联合或不联合抗PD1抗体、BRAF与MEK抑制剂等治疗背景,以及III期和IIB/IIC期患者辅助治疗与新辅助治疗的批准情况。数据可用于黑色素瘤治疗模式与患者随访相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性黑色素瘤。黑色素瘤是一种罕见癌症,在法国发病率不断上升。预防可有效发现预后良好的黑色素瘤,但死亡率仍未改变,15%至20%的患者仍死于黑色素瘤。事实上,转移性黑色素瘤是一种异质性高、由多重突变驱动的癌症,对传统治疗高度耐药。自2011年以来,抗CTLA4联合或不联合抗PD1抗体以及BRAF和MEK抑制剂已显示出显著的生存获益。2019年,抗PD1抗体或BRAFi+MEKi(达拉非尼+曲美替尼)治疗黑色素瘤在III期患者中获得批准。自2023年起,在法国,帕博利珠单抗 also 获批用于IIB/IIC期黑色素瘤患者;因此,辅助治疗将在不进行任何前哨淋巴结手术的情况下得到推广。此外,患者还可接受新辅助治疗(帕博利珠单抗

【主题与分类】

主题标签:Malignant Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02828202

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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

条件:恶性黑色素瘤。黑色素瘤是一种罕见但发病率在法国不断上升的癌症。预防措施能够有效检出预后良好的黑色素瘤,但死亡率仍未改变,15%至20%的患者仍死于黑色素瘤。事实上,转移性黑色素瘤是一种由高度异质性和多重突变驱动的癌症,对常规治疗高度耐药。自2011年以来,抗CTLA4抗体联合或不联合抗PD1抗体以及BRAF和MEK抑制剂已显示出显著的生存获益。2019年,抗PD1抗体或BRAFi+MEKi(达拉非尼+曲美替尼)被批准用于III期黑色素瘤患者的治疗。自2023年起,在法国,帕博利珠单抗亦获批用于IIB/IIC期黑色素瘤患者;因此,辅助治疗将在不进行任何前哨淋巴结手术的情况下得到推广。此外,对于宏观III期、寡转移IV期或罕见无需手术的II期患者,也可采用新辅助治疗(帕博利珠单抗或临床试验)。

晚期黑色素瘤预后的未来改善将依赖于临床流行病学或生物学研究,以验证和识别新的预后和预测因素,这些研究还基于临床流行病学和组织学数据、宿主和肿瘤的基因组改变、肿瘤微环境特征、个体免疫学特征以及功能成像。在昂贵创新药物上市的背景下,需要对资源消耗进行评估,并前瞻性收集治疗和毒性的经济数据。收集晚期黑色素瘤队列数据的大型生物样本库对此类项目至关重要。因此,MELBASE是一个法国国家临床生物样本库,其目标是:* 提供法国晚期黑色素瘤患者的年度工具面板,包括流行病学、临床、生物学和经济特征描述及相关性分析 * 验证和识别新的临床、流行病学和生物学p

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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