免疫检查点抑制剂及其他免疫治疗诱导的选择压力与演化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌与黑色素瘤等晚期实体瘤患者在接受免疫检查点抑制剂(ICI)及其他免疫治疗过程中的选择压力与肿瘤演化

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
浏览 7
医学影像预测Head and Neck CancerMelanoma
Selection Pressure and Evolution Induced by Immune Checkpoint Inhibitors and Other Immunologic Therapies

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

免疫检查点抑制剂及其他免疫治疗诱导的选择压力与演化

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌与黑色素瘤等晚期实体瘤患者在接受免疫检查点抑制剂(ICI)及其他免疫治疗过程中的选择压力与肿瘤演化。研究分两部分:第一部分通过超深度测序分析血浆来源循环肿瘤DNA(ctDNA),并对 archival 肿瘤组织进行全外显子测序(WES),同时采集单时间点血样用于ctDNA及胚系DNA分析;第二部分为前瞻性研究,在多个时间点采集肿瘤与血样,探究ICI选择压力下的肿瘤克隆演化。数据可用于研究免疫治疗耐药机制、克隆演化动态及ctDNA监测可行性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:头颈癌、黑色素瘤。这项可行性研究将分两部分进行。第一部分主要旨在研究对目前正在接受免疫检查点抑制剂(ICI)治疗的晚期实体瘤个体患者进行血浆来源循环肿瘤DNA(ctDNA)超深度测序的可行性。将索取患者的存档肿瘤组织,用于肿瘤DNA的全外显子测序(WES)。将采集单时间点的血液样本,用于使用下一代测序进行ctDNA分析和胚系DNA分析(以研究正常变异)。第二部分设计为一项前瞻性研究,其中患者将在多个时间点采集肿瘤和血液样本,以研究ICI选择压力下肿瘤的克隆演化。患者将接受图像引导的新鲜

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer、Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02724488

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:头颈部癌、黑色素瘤。本可行性研究将分为两部分进行。第一部分主要旨在探讨对目前正在接受免疫检查点抑制剂(ICIs)治疗的晚期实体瘤个体患者进行血浆来源循环肿瘤DNA(ctDNA)超深度测序的可行性。将申请获取患者的存档肿瘤组织,并用于肿瘤DNA的全外显子组测序(WES)。将在单个时间点采集血样,用于通过下一代测序进行ctDNA分析和生殖系DNA分析(以研究正常变异)。第二部分设计为一项前瞻性研究,患者将在多个连续时间点采集肿瘤和血液样本,以研究在ICIs选择压力下肿瘤的克隆演化。患者将在最多3个时间点接受影像引导下的新鲜肿瘤空心针活检:1. 在开始ICIs之前,以及2. 当标准放射学RECIST 1.1标准和/或免疫相关反应标准确认疾病对治疗有反应时,以及3.

当治疗中的影像学疾病进展经RECIST 1.1标准确认时。对免疫治疗有疾病应答的患者最多可进行3次新鲜肿瘤活检(全部3个时间点),而对治疗无应答的患者仅进行1次活检(第1个时间点)。对于将作为另一项临床试验一部分(在该试验中接受ICIs)在不同于本研究的时间点进行强制性治疗中活检的患者,研究者将在SPECIAL研究内请求额外获取一份核心肿瘤材料用于研究,前提是经放射科工作人员判断该操作可行且安全。用于ctDNA分析的血样将在治疗开始时采集,此后每6-12周采集一次,最好尽可能与影像学肿瘤评估同时进行,直至使用RECIST 1.1标准确认影像学疾病进展。源自外周血的正常基因组DNA

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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