多柔比星盐酸盐、环磷酰胺和紫杉醇联合或不联合贝伐珠单抗治疗淋巴结阳性或高危淋巴结阴性乳腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴结阳性或高危淋巴结阴性乳腺癌患者,比较多柔比星盐酸盐/环磷酰胺加安慰剂后序贯紫杉醇加安慰剂方案,与相同化疗方案联合贝伐珠单抗的疗效

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Breast Adenocarcinoma
Doxorubicin Hydrochloride, Cyclophosphamide, and Paclitaxel With or Without Bevacizumab in Treating Patients With Lymph Node-Positive or High-Risk, Lymph Node-Negative Breast Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

多柔比星盐酸盐、环磷酰胺和紫杉醇联合或不联合贝伐珠单抗治疗淋巴结阳性或高危淋巴结阴性乳腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦淋巴结阳性或高危淋巴结阴性乳腺癌患者,比较多柔比星盐酸盐/环磷酰胺加安慰剂后序贯紫杉醇加安慰剂方案,与相同化疗方案联合贝伐珠单抗的疗效。主要目标为评估无病生存期(即侵袭性无病生存期),次要目标包括比较短期与长期贝伐珠单抗治疗、总生存期、毒性、E5103 结局与基因型的关联以及生活质量。可用于乳腺癌治疗方案的疗效预测、生存分析及毒性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺腺癌。主要目标:I. 确定淋巴结阳性和高危淋巴结阴性乳腺癌患者随机接受多柔比星(多柔比星盐酸盐)/环磷酰胺加安慰剂后序贯紫杉醇(AC + 安慰剂 > T + 安慰剂)或相同化疗方案加贝伐珠单抗治疗的无病生存期(定义为侵袭性无病生存期[IFDS])。次要目标:I. 比较短期(20-24周)与长期(50-54周)贝伐珠单抗治疗。II. 比较总生存期。III. 评估毒性。IV. 评估E5103中的结局(无病生存期、总生存期和毒性)与基因型(源自候选单核苷酸多态性和全基因组评估)之间的关联。V. 比较接受治疗的乳腺癌患者的生活质量

【主题与分类】

主题标签:Breast Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00433511

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    • 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:乳腺腺癌。主要目标:I. 确定淋巴结阳性及高风险淋巴结阴性乳腺癌患者,随机接受多柔比星(盐酸多柔比星)/环磷酰胺加安慰剂后续紫杉醇(AC+安慰剂>T+安慰剂)治疗或相同化疗方案加贝伐珠单抗治疗的无病生存期(定义为侵袭性无病生存期[IFDS])。次要目标:I. 比较短期(20-24周)与长期(50-54周)贝伐珠单抗治疗。II. 比较总生存期。III. 评估毒性。IV. 评估E5103研究结果(无病生存期、总生存期和毒性)与基因型(源自候选单核苷酸多态性和全基因组评估)之间的关联。V. 比较接受AC/紫杉醇联合贝伐珠单抗或安慰剂治疗的乳腺癌患者在18个月期间的生活质量,包括身体症状、身体功能、心理状态和社会功能。VI.

确定理论生物标志物信息对患者接受贝伐珠单抗毒性以换取估计潜在获益意愿的影响。VII. 建立生物样本库,包括血浆、血清和含有循环肿瘤细胞(CTC)的CellSearch卡盒,用于评估晚期复发的决定因素,包括反映隐匿性肿瘤负荷的候选生物标志物(如CTC和血浆肿瘤脱氧核糖核酸[DNA])及宿主因素(如雌激素、胰岛素-胰岛素样生长因子[IGF]轴、炎症等)。VIII. 建立晚期复发患者转移性肿瘤样本的生物样本库。IX. 确定可手术乳腺癌患者诊断后五年或以上的体重指数(BMI)和合并症负担。X. 确定晚期复发与诊断时及诊断后5年时BMI之间是否存在关系,以及BMI相关的炎症是

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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