靶向α粒子治疗晚期SSTR2阳性肿瘤研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦于靶向α粒子治疗晚期生长抑素受体2型(SSTR2)阳性肿瘤的前瞻性、多中心、开放标签、放射性剂量探索/剂量扩展研究

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clinicaltrials
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医学影像分类Neuroendocrine Tumors UnresectableNeuroendocrine Tumor MetastaticBronchial Neuroendocrine TumorParagangliomaPheochromocytomaMeningioma
Targeted Alpha-Particle Therapy for Advanced Somatostatin Receptor Type 2 (SSTR2) Positive Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

靶向α粒子治疗晚期SSTR2阳性肿瘤研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦于靶向α粒子治疗晚期生长抑素受体2型(SSTR2)阳性肿瘤的前瞻性、多中心、开放标签、放射性剂量探索/剂量扩展研究。覆盖不可切除或转移性神经内分泌肿瘤、胃肠胰神经内分泌瘤、支气管神经内分泌瘤、副神经节瘤、嗜铬细胞瘤和脑膜瘤等SSTR2高表达肿瘤,研究对象为未接受过肽受体放射性核素治疗(PRRT)的成人患者。数据可用于肿瘤治疗研究、患者筛选与分类等用途(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:不可切除的神经内分泌肿瘤、转移性神经内分泌肿瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤、支气管神经内分泌肿瘤、副神经节瘤、嗜铬细胞瘤、脑膜瘤。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、放射性剂量探索/剂量扩展研究,研究对象为最多约300名患有不可切除或转移性SSTR2表达肿瘤且未接受过肽受体放射性核素治疗(PRRT)的成人受试者,研究药物为[212Pb]VMT-α-NET。生长抑素受体2型(SSTR2)在包括神经内分泌肿瘤(NETs)和脑膜瘤在内的多种肿瘤中高表达,因此是一个有吸引力的治疗靶点。基于铅-212([212Pb]-)的肽类放射性药物是一类新兴的靶向α粒子癌症疗法,具有改善高效辐射递送的潜力。[212Pb] VMT-a-NET是一种靶向

【主题与分类】

主题标签:Neuroendocrine Tumors Unresectable、Neuroendocrine Tumor Metastatic、Bronchial Neuroendocrine Tumor、Paraganglioma、Pheochromocytoma、Meningioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05636618

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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:不可切除的神经内分泌肿瘤、转移性神经内分泌肿瘤、胃肠胰神经内分泌肿瘤、支气管神经内分泌肿瘤、副神经节瘤、嗜铬细胞瘤、脑膜瘤。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、放射性剂量探索/剂量扩展研究,研究药物为[212Pb]VMT-α-NET,受试者最多约300名成人,患有不可切除或转移性表达SSTR2的肿瘤,且既往未接受过肽受体放射性核素治疗(PRRT)。生长抑素受体2型(SSTR2)在多种肿瘤中高表达,包括神经内分泌肿瘤(NETs)和脑膜瘤,因此是一个有吸引力的治疗靶点。基于铅-212([212Pb])的肽类放射性药物是一类新兴的靶向α粒子癌症疗法,有望改善一种高效放射治疗形式的递送。[212Pb]VMT-α-NET是一种靶向α治疗药物,旨在通过将高效放射直接递送至癌细胞,提高癌症治疗的精准性和有效性。该方法旨在最大化肿瘤的放射递送,同时最小化对健康组织的暴露。

本研究将分为2部分进行:第1部分:I期剂量探索:受试者将接受[212Pb]VMT-α-NET的放射性剂量给药,以观察剂量限制性毒性(DLT),确定最佳生物学剂量(OBD)及第2部分(剂量扩展)的潜在推荐II期剂量(RP2D)。剂量变更或调整将由安全监测委员会(SMC)和申办方进行。RP2D将在对所有剂量队列全部治疗周期中观察到的DLT、不良事件(AEs)、估计的累积器官辐射暴露及疗效信号进行综合分析后确定。第2部分:IIa期剂量扩展:本部分将入组胃肠胰NETs、支气管NETs、嗜铬细胞瘤或副神经节瘤以及脑膜瘤受试者。受试者将接受第1部分确定的RP2D,以进一步评估安全性和初步疗效。所有受试者在每次[212Pb]VMT-α-NET给药前将联合给予肾脏保护性氨基酸。剂量探索将基于

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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