Acolbifene 对比低剂量 Tamoxifen 用于高危绝经前女性乳腺癌预防

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危绝经前女性的乳腺癌预防研究,比较 Acolbifene 20 mg 与 Tamoxifen 5 mg 口服每日 6 个月的效果

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clinicaltrials
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基因组预测Breast Atypical HyperplasiaBreast CarcinomaBreast Ductal Carcinoma In SituBreast Lobular Carcinoma In Situ
Acolbifene Versus Low Dose Tamoxifen for the Prevention of Breast Cancer in Premenopausal Women at High Risk for Development of Breast Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Acolbifene 对比低剂量 Tamoxifen 用于高危绝经前女性乳腺癌预防

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危绝经前女性的乳腺癌预防研究,比较 Acolbifene 20 mg 与 Tamoxifen 5 mg 口服每日 6 个月的效果。覆盖乳腺非典型增生、乳腺癌、乳腺导管原位癌和乳腺小叶原位癌人群。主要终点为良性乳腺组织中内分泌耐药基因 AGR2 表达变化,次要终点包括雌激素反应基因指数、乳腺X线密度相关指标。可用于乳腺癌化学预防药物疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺非典型增生、乳腺癌、乳腺导管原位癌、乳腺小叶原位癌。主要目的:I. 确定随机接受 Acolbifene 20 mg 对比 Tamoxifen 5 mg 口服每日一次、持续 6 个月的乳腺癌风险增加的绝经前女性,其良性乳腺组织中内分泌耐药基因 anterior gradient 2 (AGR2) 表达变化是否存在差异。次要目的:I. 确定 6 个月的 Acolbifene 20 mg 或 Tamoxifen 5 mg 在良性乳腺组织中对雌激素反应基因指数 (ERGI) 是否具有显著的组内效应。II. 确定 6 个月的 Acolbifene 20 mg 或 Tamoxifen 5 mg 对乳腺X线密度是否具有显著的组内效应,通过纤维腺体体积 (FGV) 变化和乳腺X线致密体积百分比测量。III. 确定是否

【主题与分类】

主题标签:Breast Atypical Hyperplasia、Breast Carcinoma、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Breast Lobular Carcinoma In Situ。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05941520

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:乳腺非典型增生、乳腺癌、乳腺导管原位癌、乳腺小叶原位癌。主要目的:I. 确定在随机接受阿考比芬20毫克与(vs)他莫昔芬5毫克口服每日一次、持续6个月的乳腺癌风险增加的绝经前女性良性乳腺组织中,内分泌抵抗基因前梯度蛋白2(AGR2)表达变化是否存在差异。次要目的:I. 确定在良性乳腺组织中,通过雌激素反应基因指数(ERGI)评估,6个月的阿考比芬20毫克或他莫昔芬5毫克是否具有显著的组内效应。II. 确定通过纤维腺体体积(FGV)变化和乳腺X线摄影致密体积百分比测量,6个月的阿考比芬20毫克或他莫昔芬5毫克对乳腺X线摄影密度是否具有显著的组内效应。III. 确定6个月的阿考比芬20毫克或他莫昔芬5毫克对更年期特异性生活质量问卷(MENQOL)或潮热评分是否具有显著的组内效应。探索性目的:I.

评估在基线Ki-67≥2%的标本中,乳腺上皮细胞Ki-67蛋白表达在组内的变化。II. 评估生物可利用血清雌二醇、睾酮、孕酮在组内的变化。III. 基线抗苗勒管激素(AMH)(≥1 ng/ml与正常卵巢储备相关)与6个月血清雌二醇及组织雌激素反应基因表达(ERGI和AGR2)变化的相关性。IV. 他莫昔芬和阿考比芬原药及活性代谢物水平与组织雌激素反应基因变化及乳腺X线摄影密度的相关性。V. 评估通过随机乳晕周围细针穿刺(RPFNA)获取并处理成块的残留固定标本中AGR2、叉头框蛋白A1(FOXA1)、雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)蛋白在组内的变化。VI. 评估代谢指标在组内的变化,包括甘油三酯、胰岛素敏感性指标和甲状腺结合球蛋白(仅限堪萨斯大学医学中心[KUMC]参与者)。大纲:患者

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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