Sonidegib与Buparlisib治疗晚期或转移性基底细胞癌的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Sonidegib联合Buparlisib治疗晚期或转移性基底细胞癌的初步研究

Anne ChangAnne Chang
clinicaltrials
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医学影像预测Carcinoma, Basal CellRecurrent Skin CancerSkin NeoplasmsBasal Cell Nevus Syndrome
Pilot Study of Sonidegib and Buparlisib in Treating Patients With Advanced or Metastatic Basal Cell Carcinoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Sonidegib与Buparlisib治疗晚期或转移性基底细胞癌的初步研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Sonidegib联合Buparlisib治疗晚期或转移性基底细胞癌的初步研究。研究覆盖局部晚期或转移性基底细胞癌患者,分为未接受过Smoothened抑制剂治疗组和经Smoothened抑制剂单药治疗后难治或复发组,主要评估总体缓解率,次要评估缓解持续时间、安全性、耐受性、肿瘤活检组织病理学效应及基因表达影响。数据可用于肿瘤治疗反应预测、药物安全性分析及相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:基底细胞癌、复发性皮肤癌、皮肤肿瘤、基底细胞痣综合征。主要目标:评估sonidegib(erismodegib)联合buparlisib(以下称“LB疗法”)在局部晚期或转移性基底细胞癌(BCC)患者中的总体缓解率(ORR),包括未接受过Smoothened抑制剂治疗的患者(队列1)以及在Smoothened抑制剂单药治疗中疾病难治或复发的患者(队列2)。注:本研究不比较这两个不同参与者群体之间的治疗效果。次要目标: 评估LB疗法期间或之后的缓解持续时间中位数。 评估LB疗法的安全性和耐受性。 评估LB疗法对基线和治疗12周后获取的肿瘤活检组织的组织病理学效应。 评估LB疗法对基因表达的影响

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Basal Cell、Recurrent Skin Cancer、Skin Neoplasms、Basal Cell Nevus Syndrome。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02303041

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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:基底细胞癌、复发性皮肤癌、皮肤肿瘤、基底细胞痣综合征。主要目标:评估索尼德吉(erismodegib)联合布帕利西(以下简称“LB疗法”)在局部晚期或转移性基底细胞癌(BCC)患者中的总体缓解率(ORR),包括未接受过Smoothened抑制剂治疗的患者(队列1)以及在Smoothened抑制剂单药治疗中疾病难治或复发的患者(队列2)。注:本研究不比较这两个不同参与者群体之间的治疗效果。次要目标:* 评估LB疗法期间或之后的中位缓解持续时间。* 评估LB疗法的安全性和耐受性。* 评估LB疗法对基线和治疗12周后获取的肿瘤活检组织的组织病理学影响。* 评估LB疗法对基因表达的影响,包括Hedgehog通路和磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)通路。* 评估Smoothened、融合抑制因子同源物(Sufu)、Patched(PTCH)、胶质瘤相关癌基因同源物(Gli)1、2中的基因突变与基因表达谱及对LB疗法反应之间的相关性。

大纲:患者每日口服sonidegib一次,并在第1至28天每日口服buparlisib一次。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复疗程。完成研究治疗后,患者在30天时进行随访,之后每3个月随访一次。

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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