Lu-177-DOTATATE(Lutathera)联合奥拉帕利治疗不可手术胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET)

源站描述指出,胃肠胰神经内分泌肿瘤是一组罕见、异质但临床重要的肿瘤,具有独特的肿瘤生物学、自然病程和临床管理问题;局限期以手术切除为主,晚期可选方案包括控制激素水平及相关症状、减瘤手术、放射栓塞、化疗栓塞、全身化疗、干扰素、长效生长抑素类似物、受体靶向放射性核素治疗及肝移植等;生长抑素受体(SSTR

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clinicaltrials
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医学影像Gastroenteropancreatico TumorsNeuroendocrine TumorsNeuroendocrine Neoplasms
Lu-177-DOTATATE (Lutathera) in Combination With Olaparib in Inoperable Gastroenteropancreatico Neuroendocrine Tumors (GEP-NET)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Lu-177-DOTATATE(Lutathera)联合奥拉帕利治疗不可手术胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Lu-177-DOTATATE(Lutathera)联合奥拉帕利治疗不可手术胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET)。源站描述指出,胃肠胰神经内分泌肿瘤是一组罕见、异质但临床重要的肿瘤,具有独特的肿瘤生物学、自然病程和临床管理问题;局限期以手术切除为主,晚期可选方案包括控制激素水平及相关症状、减瘤手术、放射栓塞、化疗栓塞、全身化疗、干扰素、长效生长抑素类似物、受体靶向放射性核素治疗及肝移植等;生长抑素受体(SSTR)在多种人类肿瘤中过表达。可用于相关肿瘤治疗与受体靶向研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃肠胰肿瘤、神经内分泌肿瘤、神经内分泌肿瘤。背景: 胃肠道和胰腺的神经内分泌肿瘤(NETs)是一组罕见且异质性、但临床重要的肿瘤,具有独特的肿瘤生物学、自然病程和临床管理问题。 虽然局限性 NETs 的治疗是手术切除,但晚期 NETs 患者有多种治疗选择。这些包括对过量激素水平和相关症状的医学控制、晚期疾病患者的减瘤手术、放射栓塞、化疗栓塞、全身化疗、干扰素、长效生长抑素类似物、受体靶向放射性核素治疗和/或肝移植。* 生长抑素受体(SSTR)已被证明在多种人类肿瘤中过表达,包括神经内

【主题与分类】

主题标签:Gastroenteropancreatico Tumors、Neuroendocrine Tumors、Neuroendocrine Neoplasms。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04086485

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:胃肠胰肿瘤、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌。背景:* 胃肠道和胰腺的神经内分泌肿瘤(NETs)是一组罕见且异质性,但在临床上重要的肿瘤,具有独特的肿瘤生物学、自然病史和临床管理问题。* 局限性NETs的治疗为手术切除,而对于晚期NETs患者,有多种治疗选择。这些包括控制过量激素水平及相关症状的药物治疗、针对晚期疾病患者的减瘤手术、放射栓塞、化学栓塞、全身化疗、干扰素、长效生长抑素类似物、受体靶向放射性核素治疗,以及或肝移植。* 已显示生长抑素受体(SSTR)在多种人类肿瘤中过度表达,包括神经母细胞瘤、前列腺癌、嗜铬细胞瘤、副神经节瘤和NETs等。* Lu-177-DOTATATE(Lutathera)是一种SSTR激动剂,能发射电离辐射,通过直接和间接机制导致其靶细胞DNA损伤。

此外,电离辐射还被证明可通过所谓的旁观者效应诱导细胞死亡,这是一种受照射细胞向未受照射细胞发出细胞信号,从而导致附近周围细胞损伤并最终死亡的现象。* Olaparib是一种PARP抑制剂,适用于作为单药治疗携带有害或疑似有害胚系BRCA突变的晚期卵巢癌患者,且这些患者此前已接受过三线或以上化疗。Olaparib具有已确立的安全性特征,目前正在多种不同癌症中进行研究。- 在癌症中使用联合治疗的理论基础在于所涉及药物可能具有协同作用机制。Olaparib是一种PARP抑制剂,可阻断单链DNA断裂的修复,当与诱导DNA损伤的其他药物联合使用时尤其有效。目的

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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