9-ING-41 用于晚期癌症患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 9-ING-41 在晚期癌症患者中的研究,本站归类为肿瘤与脑肿瘤

基本信息
资源简介
9-ING-41 用于晚期癌症患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 9-ING-41 在晚期癌症患者中的研究,本站归类为肿瘤与脑肿瘤。源站描述涉及胰腺癌、肉瘤、肾癌、难治性癌症、难治性肿瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤及胰腺腺癌等条件,并介绍 9-ING-41 是一种首创、静脉给药、基于马来酰亚胺的小分子强效选择性 GSK-3β 抑制剂,具有显著临床前抗肿瘤活性。数据可用于了解该药物相关癌症类型及 GSK-3 在肿瘤进展中的作用,支持治疗探索与预测性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:癌症、胰腺癌、肉瘤、肾癌、难治性癌症、难治性肿瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、胰腺腺癌。9-ING-41 是一种首创、静脉给药、基于马来酰亚胺的小分子强效选择性 GSK-3β 抑制剂,具有显著的临床前抗肿瘤活性。GSK-3 是一种丝氨酸/苏氨酸激酶,最初被描述为代谢的关键调节因子,并在多种疾病过程中发挥作用,包括癌症、免疫疾病、病理性纤维化、代谢疾病和神经系统疾病。GSK-3 有两种普遍表达且高度保守的亚型,GSK-3α 和 GSK-3β,具有共享和不同的底物及功能效应。GSK-3β 在肿瘤进展以及癌基因(包括 beta-catenin、cyclin D1 和 c-Myc)、细胞周期调节因子(如 p27Kip1)和 media 的调节中尤为重要
【主题与分类】
主题标签:Cancer、Pancreatic Cancer、Sarcoma、Renal Cancer、Refractory Cancer、Refractory Neoplasm、Refractory Non-Hodgkin Lymphoma、Pancreatic Adenocarcinoma、Resistant Cancer、Neoplasm Metastasis。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03678883
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03678883
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:癌症、胰腺癌、肉瘤、肾癌、难治性癌症、难治性肿瘤、难治性非霍奇金淋巴瘤、胰腺腺癌。9-ING-41是一种首创的、静脉给药的、基于马来酰亚胺的小分子强效选择性GSK-3β抑制剂,具有显著的临床前抗肿瘤活性。GSK-3是一种丝氨酸/苏氨酸激酶,最初被描述为代谢的关键调节因子,并在多种疾病过程中发挥作用,包括癌症、免疫紊乱、病理性纤维化、代谢紊乱和神经系统疾病。GSK-3有两种普遍表达且高度保守的亚型,GSK-3α和GSK-3β,它们既有共同的底物和功能效应,也有各自独特的底物和功能效应。GSK-3β在肿瘤进展以及癌基因(包括β-catenin、cyclin D1和c-Myc)、细胞周期调节因子(如p27Kip1)和上皮-间质转化介质(如锌指蛋白SNAI1、Snail)的调控中尤为重要。
GSK-3β的异常过表达已被证明可通过差异性影响促生存的核因子κB(NF-κB)和c-Myc通路,以及肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TRAIL)和p53介导的凋亡机制,促进包括结肠癌、卵巢癌、胰腺癌和胶质母细胞瘤在内的多种实体瘤的肿瘤生长和化疗耐药。GSK-3β通过NF-κB通路帮助维持恶性细胞的生存和增殖,特别是在介导对标准化抗癌治疗的耐药性方面。GSK-3β已被确立为人类膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、胶质母细胞瘤、肺癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、胰腺癌、前列腺癌、肾癌和甲状腺癌以及慢性淋巴细胞白血病和淋巴瘤的潜在抗癌靶点。9-ING-41是一种小分子强效选择性GSK-3β抑制剂,具有广谱临床前抗肿瘤活性。其作用机制包括下调NF-κB以及降低NF-κB靶基因的表达,包括细胞周期蛋白D1、Bcl-2、抗凋亡蛋白(XIAP)和B细胞淋巴瘤特大蛋白(Bcl-XL)。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




