RAD001 治疗嗜铬细胞瘤或非功能性类癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 RAD001 在嗜铬细胞瘤或非功能性类癌中的研究。数据覆盖嗜铬细胞瘤、肾上腺外副神经节瘤和非功能性类癌等疾病,涉及转移性嗜铬细胞瘤的多种治疗选择,包括手术减瘤、外照射放疗、射频消融、环磷酰胺联合长春新碱和达卡巴嗪化疗以及 131I 标记 M

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clinicaltrials
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蛋白质预测PheochromocytomaExtra-adrenal ParagangliomaNon-functioning Carcinoid
RAD001 in Pheochromocytoma or Nonfunctioning Carcinoid

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

RAD001 治疗嗜铬细胞瘤或非功能性类癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 RAD001 在嗜铬细胞瘤或非功能性类癌中的研究。数据覆盖嗜铬细胞瘤、肾上腺外副神经节瘤和非功能性类癌等疾病,涉及转移性嗜铬细胞瘤的多种治疗选择,包括手术减瘤、外照射放疗、射频消融、环磷酰胺联合长春新碱和达卡巴嗪化疗以及 131I 标记 MIBG 治疗。可用于分析这些疾病的治疗反应、肿瘤缩小与症状缓解等结局,支持治疗方案的预测与评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嗜铬细胞瘤、肾上腺外副神经节瘤、非功能性类癌。尽管转移性嗜铬细胞瘤患者存在若干治疗选择,但所有选择均有限且无法治愈。缩小肿瘤可缓解症状,但减瘤术的生存获益尚未得到证实。降低肿瘤负荷可促进后续放疗或化疗。骨转移的外照射和病灶的射频消融是替代治疗。环磷酰胺、长春新碱和达卡巴嗪联合化疗可使多达 50% 的患者获得肿瘤消退和症状缓解,但缓解通常短暂。迄今为止,131I 标记的 MIBG 治疗是恶性嗜铬细胞瘤手术治疗最有价值的单一辅助手段。作为单药,131I 标记的 MIBG 的治愈疗效有限,

【主题与分类】

主题标签:Pheochromocytoma、Extra-adrenal Paraganglioma、Non-functioning Carcinoid。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01152827

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数据说明

疾病:嗜铬细胞瘤、肾上腺外副神经节瘤、无功能性类癌。尽管转移性嗜铬细胞瘤患者有多种治疗选择,但所有选择均有限,且无法治愈。缩小肿瘤体积可缓解症状,但减瘤术的生存获益尚未得到证实。减少肿瘤负荷有助于后续的放疗或化疗。骨转移灶的外照射治疗和病灶的射频消融是替代治疗方案。环磷酰胺、长春新碱和达卡巴嗪联合化疗可使多达50%的患者肿瘤缩小并缓解症状,但缓解通常持续时间较短。迄今为止,131I标记的MIBG治疗是恶性嗜铬细胞瘤手术治疗中最有价值的单一辅助治疗手段。作为单一药物,131I标记的MIBG治愈效果有限,且对于治疗骨转移或器官转移应使用何种剂量尚无共识。

要就高剂量与分次中等剂量131I标记的MIBG的疗效,以及单药治疗与联合其他放射性核素或化疗方式的联合治疗之间的疗效达成共识,尚需开展多中心研究。PI3-K/Akt/mTOR通路在许多癌症中失调,并可被多种上游蛋白激活,如ras、TCL1和bcr-abl,以及膜受体酪氨酸激酶,包括血管内皮生长因子受体、血小板衍生生长因子受体、c-kit和Flt3。在许多类型的癌症中,已报道PI3-K和Akt催化亚基表达增高和组成性激活,和/或PTEN蛋白表达降低或缺失。在25%的胃癌中,已报道PI3-K催化亚基基因PIK3CA存在激活突变。在汇聚于mTOR的生长促进通路中,上游是关键分子,而这些分子在癌症中常常失调。这些失调分子先于不适当信号出现,后者激活mTOR开关,驱动癌症的生长和增殖。

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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