Belzutifan 对儿茶酚胺代谢影响的实验性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦 Belzutifan 对儿茶酚胺合成与代谢影响的单中心、单臂、试点干预性研究

Cambridge University Hospitals NHS Foundation TrustCambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
clinicaltrials
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基因组Pheochromocytoma MalignantPheochromocytoma, MetastaticPheochromocytoma/ParagangliomaPheochromocytoma
An Experimental Study of Belzutifan Impact on Catecholamine Metabolism

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-01

资源简介

Belzutifan 对儿茶酚胺代谢影响的实验性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦 Belzutifan 对儿茶酚胺合成与代谢影响的单中心、单臂、试点干预性研究。研究对象为分泌儿茶酚胺的嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(PPGL)患者,计划招募 12 例,每日服用 Belzutifan 120mg 连续五天,研究方案为期 14 天。样本量基于英国年发病率及剑桥大学医院年就诊人数设定,未做统计学计算。数据可用于探索罕见病中药物对儿茶酚胺代谢通路的作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(PPGL)、恶性嗜铬细胞瘤、转移性嗜铬细胞瘤、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤、嗜铬细胞瘤。这是一项单中心、单臂、试点干预性研究,旨在识别 12 名每日服用 Belzutifan 120mg 连续五天的患者中儿茶酚胺合成与代谢的改变。由于这是一项针对罕见病的试点和实验性研究,未计算样本量。基于就诊于我们国家转诊中心的分泌儿茶酚胺的 PPGL 患者的年发病率,设定了 12 名患者的研究招募目标。全英格兰估计年发病率为 100-150 名患者,剑桥大学医院每年就诊的年发病率为 15-20 名患者。研究方案为 14 天。所有患者将在知情同意后由 PI 招募,并且

【主题与分类】

主题标签:Pheochromocytoma Malignant、Pheochromocytoma, Metastatic、Pheochromocytoma/Paraganglioma、Pheochromocytoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07680205

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    • 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

疾病:嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(PPGL)、恶性嗜铬细胞瘤、嗜铬细胞瘤、转移性、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤、嗜铬细胞瘤。这是一项单中心、单臂、试点性干预研究,旨在识别12例每日服用Belzutifan 120mg、连续5天的患者中儿茶酚胺合成和代谢的改变。由于这是一项针对罕见病的试点性和实验性研究,未计算样本量。基于就诊于我院国家转诊中心的儿茶酚胺分泌型PPGL患者的年发病率,设定了12例患者的研究招募目标。据估计,全英格兰年发病率为100-150例,每年就诊于剑桥大学医院的患者年发病率为15-20例。研究方案为期14天。所有患者将由主要研究者(PI)在知情同意并审查研究纳入和排除标准后招募。作为常规临床诊疗一部分进行的胚系遗传学结果将记录所有患者的数据。

对于胚系基因检测结果阴性的患者,将对可获取的组织或研究方案结束后手术切除的肿瘤组织进行肿瘤测序,以探究特定基因中可能影响Belzutifan对儿茶酚胺合成与代谢作用的体细胞变异(肿瘤细胞特有的基因改变)。研究方案为期14天,包括所有患者连续五天每日接受Belzutifan 120mg干预。所有患者将在基线(第0天)及开始每日Belzutifan 120mg后的多个时间点检测血浆酪氨酸和血浆甲氧基肾上腺素,以考察儿茶酚胺代谢的变化。入组患者将连续七天每日就诊,并在第10天和第14天再次就诊,由主要研究者(PI)进行随访评估。血浆酪氨酸和甲氧基肾上腺素将采用已发表的特异性研究方法(液相色谱-质谱法)进行检测,并在研究结束时为每位患者计算儿茶酚胺代谢物的降低百分比和酪氨酸的升高百分比。

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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