DNA指导的高残留风险、雌激素受体阳性、HER-2阴性乳腺癌二线辅助治疗(DARE)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高残留风险、雌激素受体阳性、HER-2阴性乳腺癌的DNA指导二线辅助治疗研究(DARE)

Criterium, Inc.Criterium, Inc.
clinicaltrials
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医学影像Breast Cancer
DNA-guided Second Line Adjuvant Therapy for High Residual Risk, Estrogen Receptor Positive, HER-2 Negative Breast Cancer (DARE)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

DNA指导的高残留风险、雌激素受体阳性、HER-2阴性乳腺癌二线辅助治疗(DARE)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高残留风险、雌激素受体阳性、HER-2阴性乳腺癌的DNA指导二线辅助治疗研究(DARE)。覆盖接受辅助内分泌治疗(芳香化酶抑制剂或他莫昔芬)且距根治性手术完成7年内的患者,计划入组最多1000例进行ctDNA监测筛查。要求辅助内分泌治疗至少6个月且不超过7年、无远处复发,允许既往辅助CDK4/6治疗但需停药至少12个月,PENELOPE和PALLAS试验中接受Palbociclib者符合条件也可入组。可用于乳腺癌ctDNA监测与辅助治疗策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌。监测人群和ctDNA筛查(最多1000名患者):已完成辅助内分泌治疗,或目前正在接受芳香化酶抑制剂或他莫昔芬辅助内分泌治疗,且距完成根治性乳腺手术7年以内的高风险ER阳性、HER2阴性乳腺癌患者有资格进行ctDNA筛查。为了开始ctDNA监测,患者必须已完成至少6个月但不超过7年的辅助内分泌治疗且无远处复发。允许既往辅助CDK4/6治疗,但自完成CDK4/6治疗并加入本研究的ctDNA监测以来必须至少已过去12个月。参加PENELOPE和PALLAS临床试验并接受Palbociclib的参与者如果符合所有要求的资格标准也有资格。对于筛查,p

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04567420

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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

条件:乳腺癌。监测人群与ctDNA筛查(最多1000名患者):高风险ER阳性、HER2阴性乳腺癌患者,已完成辅助内分泌治疗,或目前正在接受芳香化酶抑制剂或他莫昔芬辅助内分泌治疗,且距完成确定性乳腺手术不超过7年,符合ctDNA筛查条件。为开始ctDNA监测,患者必须已完成至少6个月但不超过7年的辅助内分泌治疗,且无远处复发。允许既往接受过辅助CDK4/6治疗,但自完成CDK4/6治疗并入组本研究的ctDNA监测以来,必须已至少过去12个月。参加PENELOPE和PALLAS临床试验并接受过Palbociclib治疗的参与者,如果符合所有要求的入选标准,也符合条件。对于筛查,患者将在常规随访门诊就诊期间接受Signatera检测。当前ASCO/NCCN乳腺癌实践指南建议根据治疗医生的判断每4至6个月进行随访。

我们预计,基于ER阳性乳腺癌复发年风险率,初诊后1-5年的患者筛查阳性率最高。然而,由于高达50%的复发出现在随访5年后,如果患者符合高风险标准,我们允许在开始辅助内分泌治疗后长达7年内开始ctDNA筛查。随机II期(N=100):在ctDNA监测期间转为ctDNA阳性的患者将接受胸部、腹部和盆腔CT的系统性分期,那些无放射学证据显示转移性疾病的患者将按1:1随机分配接受帕博西尼联合氟维司群治疗两年或继续标准内分泌治疗。随机分配至氟维司群帕博西尼组的绝经前和围绝经期患者将需要GnRH类似物治疗。两个治疗组的患者均

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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