ADVANCE研究:产前与产科疾病检测开发与验证——基于循环胎儿细胞的无创胎儿风险评估大型美国前瞻性研究

ADVANCE研究是BillionToOne Inc.在美国开展的大型前瞻性研究,评估基于循环胎儿细胞(CFC)的无创检测方法(UNITY Confirm)的性能

BillionToOne Inc.BillionToOne Inc.
clinicaltrials
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基因组分类Pregnant IndividualsAneuploidyDown Syndrome (Trisomy 21)22q11.2 Deletion SyndromeTrisomy 13Trisomy 18Sex Chromosome Abnormalities
The ADVANCE (Assay Development and Validation for Pre-Natal and Obstetric Conditions) Study is the Largest U.S.-Based Prospective Study Demonstrating a Circulating Fetal Cell (CFC) Based Approach to Non-invasive Fetal Risk Assessment

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

ADVANCE研究:产前与产科疾病检测开发与验证——基于循环胎儿细胞的无创胎儿风险评估大型美国前瞻性研究

ADVANCE研究是BillionToOne Inc.在美国开展的大型前瞻性研究,评估基于循环胎儿细胞(CFC)的无创检测方法(UNITY Confirm)的性能。该检测从孕妇外周血中分离胎盘来源的胎儿细胞,进行单细胞基因组分析以评估染色体拷贝数。研究覆盖孕妇人群及非整倍体、唐氏综合征(21三体)、22q11.2缺失综合征、13三体、18三体和性染色体异常等胎儿染色体异常,可用于无创产前胎儿风险评估方法的验证与性能评价(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:孕妇、非整倍体、唐氏综合征(21三体)、22q11.2缺失综合征、13三体、18三体、性染色体异常。BillionToOne Inc.正在开展一项大型前瞻性研究,以评估无创循环胎儿细胞(CFC)检测的性能。循环胎儿细胞是存在于母血中的罕见、完整的胎盘来源滋养层细胞,为无需侵入性操作直接分析胎儿遗传物质提供了独特机会。这些细胞在妊娠早期最为丰富。基于这一生物学基础,研究者开发了一种循环胎儿细胞检测(UNITY Confirm),从母血中分离胎儿来源的胎盘细胞,并进行单细胞基因组分析以评估染色体拷贝数。通过结合细胞类型特异性标志物和基因分型来区分胎儿fr

【主题与分类】

主题标签:Pregnant Individuals、Aneuploidy、Down Syndrome (Trisomy 21)、22q11.2 Deletion Syndrome、Trisomy 13、Trisomy 18、Sex Chromosome Abnormalities。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07643896

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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:孕妇、非整倍体、唐氏综合征(21三体)、22q11.2缺失综合征、13三体、18三体、性染色体异常。BillionToOne公司正在开展一项大型前瞻性研究,以评估无创循环胎儿细胞(CFC)检测的性能。循环胎儿细胞是存在于母血中的罕见、完整的胎盘来源滋养层细胞,为无需侵入性操作即可直接分析胎儿遗传物质提供了独特机会。这些细胞在妊娠早期最为丰富。基于这一生物学基础,研究者开发了一种循环胎儿细胞检测(UNITY Confirm),可从母血中分离胎儿来源的胎盘细胞,并进行单细胞基因组分析以评估染色体拷贝数。通过结合细胞类型特异性标志物和基因分型来区分胎儿细胞与母体细胞,该方法能够直接评估胎儿染色体状态,不同于依赖混合DNA片段分析的cfDNA方法。

这项前瞻性研究纳入妊娠10至20周的单胎妊娠孕妇,计划纳入超过1000名参与者。将CFC检测结果与产前或产后诊断结局进行比较。

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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