基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-10

资源简介

一项评估Inavolisib在内分泌耐药、PIK3CA突变、激素受体阳性、HER2阴性局部晚期或转移性乳腺癌受试者中有效性和安全性的研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦肿瘤/乳腺癌领域，收录一项关于Inavolisib方案的研究。研究对象为内分泌耐药、PIK3CA突变、激素受体阳性（HR+）、人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）的局部晚期或转移性乳腺癌患者，场景为中国常规临床实践中完成辅助内分泌治疗后或之后。数据集英文名称完整表述了研究目的，即评估Inavolisib方案在上述特定人群中的有效性与安全性。该数据集的主题标签涵盖局部晚期乳腺癌与转移性乳腺癌，属于肿瘤学中乳腺癌方向的临床研究数据资源，可供相关领域研究人员了解该研究的注册信息与基本设计框架。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注内分泌耐药、PIK3CA突变、激素受体阳性（HR+）、人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）的局部晚期或转移性乳腺癌（LA/mBC）患者群体。研究背景设定为中国常规临床实践，患者人群为完成辅助内分泌治疗后或之后的人群。研究的主要目的是评估以Inavolisib为基础的方案在该人群中的有效性。乳腺癌是肿瘤领域的重要病种，而该数据集所针对的分子分型与耐药特征，使其在精准治疗与内分泌治疗耐药管理方面具有特定的研究价值。

【数据内容】

该数据集收录的研究涉及以下核心要素：研究对象为内分泌耐药、PIK3CA突变、HR+、HER2-的局部晚期或转移性乳腺癌患者；干预方案为以Inavolisib为基础的方案；主要评价目标为方案的有效性，同时研究名称中也包含安全性评价。数据集的主题标签为局部晚期乳腺癌与转移性乳腺癌。关于具体的样本量、研究终点指标、分组方式、随访时长、统计分析方法等详细数据内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。研究场景为中国常规临床实践，患者人群为完成辅助内分泌治疗后或之后。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据提取方式、更新频率等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于了解或检索针对内分泌耐药、PIK3CA突变、HR+、HER2-局部晚期或转移性乳腺癌患者的Inavolisib方案研究的基本注册信息。潜在使用场景包括：乳腺癌精准治疗研究中的文献检索与背景调研、临床试验设计参考、以及对该特定分子分型与耐药人群治疗方案的初步了解。关于该数据集是否适用于荟萃分析、真实世界研究或其他特定研究用途，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过clinicaltrials.gov获取。关于具体的数据下载格式、访问接口、检索路径、使用门槛或注册要求等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为临床试验注册信息，其内容以源站描述为准。关于数据的完整性、准确性、更新及时性、偏倚风险、样本代表性等质量维度，源站未提供。该数据集仅覆盖中国常规临床实践场景下的特定研究，关于其结论是否可外推至其他地区或其他人群，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或版权说明，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07347600

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07347600

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

条件：局部晚期乳腺癌、转移性乳腺癌。本研究的主要目的是评估以inavolisib为基础的治疗方案在中国常规临床实践中，对完成辅助内分泌治疗后或之后的内分泌抵抗、磷脂酰肌醇-4,5-二磷酸3-激酶催化亚单位α基因（PIK3CA）突变、激素受体阳性（HR+）、人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）的局部晚期或转移性乳腺癌（LA/mBC）受试者的有效性。

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