Lu-177-DOTATATE(Lutathera)治疗不可手术嗜铬细胞瘤/副神经节瘤

源站描述指出,嗜铬细胞瘤/副神经节瘤是起源于神经嵴组织的罕见肿瘤,可发生于全身交感与副交感副神经节;肾上腺内者称嗜铬细胞瘤,肾上腺外者称副神经节瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组PheochromocytomaParagangliomaNeuroendocrine TumorsNeuroendocrine Neoplasms
Lu-177-DOTATATE (Lutathera) in Therapy of Inoperable Pheochromocytoma/ Paraganglioma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Lu-177-DOTATATE(Lutathera)治疗不可手术嗜铬细胞瘤/副神经节瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Lu-177-DOTATATE(Lutathera)治疗不可手术的嗜铬细胞瘤/副神经节瘤。源站描述指出,嗜铬细胞瘤/副神经节瘤是起源于神经嵴组织的罕见肿瘤,可发生于全身交感与副交感副神经节;肾上腺内者称嗜铬细胞瘤,肾上腺外者称副神经节瘤。良性单灶病变可手术切除,但转移性患者治疗选择有限,现有治疗多侧重姑息与症状控制;部分良性头颈部副神经节瘤因大小和位置无法手术。生长抑素受体(尤其2型)在多种人类肿瘤中过表达(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、副神经节瘤、神经内分泌肿瘤、神经内分泌新生物。背景: 嗜铬细胞瘤/副神经节瘤(PHEOs/PGLs)是起源于神经嵴组织的罕见肿瘤,可发生于全身交感与副交感副神经节。发生于肾上腺者称为PHEOs,位于肾上腺外者称为PGLs。 虽然良性且单灶的PHEO/PGL可通过手术切除有效治疗,但转移性PHEO/PGL患者往往缺乏有效且高效的治疗选择,当前治疗更多侧重于姑息与症状控制。此外,部分良性头颈部PGLs可能因大小和位置而无法手术。* 生长抑素受体(SSTR),尤其是2型,已被证明在多种人类肿瘤中过表达,包括胃肠胰

【主题与分类】

主题标签:Pheochromocytoma、Paraganglioma、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/NCT03206060

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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

疾病:嗜铬细胞瘤、副神经节瘤、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌。背景:* 嗜铬细胞瘤/副神经节瘤(PHEOs/PGLs)是起源于神经嵴组织的罕见肿瘤,可发生于全身的交感神经和副交感神经副神经节。发生于肾上腺的称为嗜铬细胞瘤,而位于肾上腺外的称为副神经节瘤。* 对于良性且单灶的嗜铬细胞瘤/副神经节瘤,手术切除可有效治疗;而转移性嗜铬细胞瘤/副神经节瘤患者往往缺乏有效且高效的治疗选择,当前治疗更多侧重于姑息治疗和症状控制。此外,某些良性头颈部副神经节瘤可能因体积和位置而无法手术。* 生长抑素受体(SSTR),尤其是2型,已被证明在多种人类肿瘤中过度表达,包括胃肠胰(GEP)肿瘤、类癌、神经母细胞瘤、前列腺癌以及嗜铬细胞瘤/副神经节瘤等。* 电离辐射,如Lu-177发射的β粒子,通过直接和间接机制对靶细胞造成DNA损伤。

此外,电离辐射还已被证明可通过所谓的旁观者效应诱导细胞死亡,即受照射细胞向未受照射细胞发出的细胞信号传导导致附近周围细胞发生细胞损伤并最终死亡的现象。* Lu-177-DOTATATE是一种生长抑素类似物,主要识别SSTR2。该试剂已被广泛使用,其良好的耐受性安全性特征和疗效已在多种神经内分泌肿瘤中得到证实。主要目的:通过将接受Lu-177-DOTATATE治疗的参与者的无进展生存期(PFS)与现有文献中的历史对照进行比较,评估Lu-177-DOTATATE在无法手术、SSTR阳性的PHEO/PGL参与者中6个月时改善无进展生存期(PFS)的安全性和能力。入选标准:* 经组织学证实、手术无法切除的PHEO/PGL参与者(包括新诊断或现有诊断的参与者)

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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