纪念SloanKeving癌症中心

抽象性 :肿瘤重担变化背景评估是癌症治疗临床评价的一个重要特征:肿瘤收缩(目标响应)和疾病累进是临床试验中有用的端点自RECIST于2000年发布以来,许多调查人员、合作集团、业界和政府主管部门在评估处理结果时采用了这些标准。然而,出现了数个问题和问题,导致拟订了经修订的RECIST准则(第1.1版)。修改证据摘自大型数据仓库评估(>6500名病人)、模拟研究文献评审修改后RECIST 1.1要点主要修改包括: 待评估损耗数:根据多数据库合并成数据仓库分析所需损耗数从最大10减为最高5个整体(从5减为最高2个机体,最大2个机体)。病理性淋巴结集成:短轴为++15mm的结点被视为可测量和可评估目标损耗短轴测量应算入肿瘤响应计算损积和偏向确认响应节点对响应主端点试验是必需的,但在随机化研究中则不再需要,因为控制臂是数据解释的适当方法疾病增量从几个方面得到澄清:除先前目标疾病增量总和20%定义外,现在需要5毫米绝对增量并避免总和极小时调用PD并指导何谓不可计量/非目标疾病,这是RECIST原创指南混淆源最后,包括一个关于检测新损伤的一节,包括FDG-PET扫描评估解释成像指南:经修订的RECIST包含一个新的成像附录,其中载有更新建议,对损耗进行最优解剖评估RECIST工作组开发RECIST 1.1时考虑的一个关键问题,是从对肿瘤负载的解剖单维评估转成量解析评估或转成用PET或MRI函数评估是否适当得出的结论是,目前没有足够标准化或证据放弃肿瘤负担解剖评估唯一的例外是FDG-PET成像辅助判定进度论文中详细介绍此特殊题时,使用这些有希望新式方法需要适当的临床验证研究

抽象性 :推荐调整级相关测试作为一种技术识别元分析中发布偏差,并用模拟评价操作特征测试统计直接类比广受欢迎的“私画 ” 。 元分析组件研究数、选择机制性质、效果大小估计差域和真正底层效果大小都显示对判断测试力有影响测试对大型元分析及75分解研究相当强力,但对25分解元分析只有中度功率然而,在许多低功率配置中,汇总效果估计也相对少有偏差。微小元分析必须谨慎解读测试特别是,如果测试无关紧要,则不能排除偏向性拟技术具有潜在实用性,可作为元分析器探索工具,并作为一种正式程序补充漏斗图

抽象性 :向量黑素瘤患者总体生存改善是一个难以实现的目标3级研究Ipimumab-阻塞T-lymphete-相关抗原4-增强抗试T-细胞响应-使用或不使用glycoprotein100g-pepte总计676HLA-A*021-非剖析三级或IV黑素Ipimumab按3毫克/千克体重使用,每3周施用gp100或无gp100最多四种处理方法(上传)。合格病人可接受复入理疗初级端点是总体生存中位总生存量为10.0个月接收ipimumab+gp100,而单接收gp100的患者为6.4个月P <0.001单以ipimumab总体生存中值为10.1个月(危险死亡比与gp100单为0.66P=0.003simumab群别间总体生存无差(ipimumab+gp1001.04危险比P=0.763或4级与免疫有关的不良事件发生在10%至15%接受ipilimumab治疗的病人中和3%单用gp100治疗的病人中14例与学习用药(2.1%)相关死亡,7例与免疫相关不良事件相关Ipilimumab或无gp100pitide疫苗与gp100单片比较,提高先前接受过转移黑素瘤患者总体生存率不良事件可以是严重、持久或两者兼有,但大多数都可逆用适当处理Medarex和Bristol-Myers Squibb提供剖析.gov号NCT00094653

抽象性 :CBio癌症基因组门户网站(http://cbioportal.org)是一个开放访问资源,用于交互探索多维癌症基因组数据集,目前提供取取20项癌症研究5 000多块肿瘤样本数据betway亚洲CBio癌症基因组门户网站大大降低了复杂基因组数据与癌症研究者之间的屏障,这些研究者希望快速、直觉和高质量访问大规模癌症基因组项目中的分子剖面和临床属性,并授权研究人员将这些丰富的数据集转换为生物洞察力和临床应用

抽象性 :CBioPortal癌症基因组学网站(http://cbioportal.org)提供网络资源探索、可视化和分析多维癌症基因组数据门户从癌症组织和细胞线中减少分子剖析数据,转成易于理解的遗传、遗传学、基因表达学和蛋白质组事件betway亚洲查询接口与定制数据存储相结合,使研究人员能够交互探索样本、基因和路径之间的基因变换,并当基础数据可用时,将这些变换与临床结果连通门户提供多平台基因级数据图形汇总、网络可视化分析、生存分析、以病人为中心的查询和软件程序访问必威体育BW直觉网络接口使复杂癌症基因组剖面供研究人员和临床医生使用而不需要生物信息学专门知识,从而促进生物发现在此,我们提供实用指南 分析和可视化特征cBioPortal癌症基因组学