索拉非尼联合内分泌治疗转移性ER阳性乳腺癌II期研究
该数据集来自一项II期临床研究,探讨在转移性ER阳性乳腺癌患者的内分泌治疗中加入多激酶抑制剂索拉非尼的效果。研究在疾病进展时或最大反应后仍有可测量残留病灶时入组,于第1天和第28天采集肿瘤活检和血清样本,主要终点为3个月后RECIST评估的反应,次要终点包括安全性、进展时间(TTP)和生物标志物评估

基本信息
资源简介
索拉非尼联合内分泌治疗转移性ER阳性乳腺癌II期研究
A phase II study of adding the multikinase inhibitor sorafenib to endocrine therapy in patients with metastatic ER-positive breast cancer.
该数据集来自一项II期临床研究,探讨在转移性ER阳性乳腺癌患者的内分泌治疗中加入多激酶抑制剂索拉非尼的效果。研究在疾病进展时或最大反应后仍有可测量残留病灶时入组,于第1天和第28天采集肿瘤活检和血清样本,主要终点为3个月后RECIST评估的反应,次要终点包括安全性、进展时间(TTP)和生物标志物评估。计划样本量43例,但因入组缓慢在11例后终止;8例入组时疾病进展(PD),3例疾病稳定(SD)。数据可用于分析治疗相关基因表达变化及耐药机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 12 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):生长因子信号传导和血管生成可能促进乳腺癌的内分泌耐药,在临床前模型中阻断这些通路可以克服耐药。我们开展了一项II期研究,在转移性ER阳性乳腺癌患者中,于疾病进展时或最大反应后仍有可测量残留病灶时,将VEGFR/Ras/Raf/MAPK抑制剂索拉非尼加入内分泌治疗。第1天和第28天采集肿瘤活检和血清。主要终点为3个月后RECIST评估的反应,次要终点包括安全性、进展时间(TTP)和生物标志物评估。计划样本量为43例患者,但因入组缓慢,研究在11例患者后终止。8例患者入组时疾病进展(PD),3例疾病稳定(SD)。1例SD患者因3级皮疹在2周后停用索拉非尼。在剩余的10例患者中,
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Expression profiling by array、GPL570、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE40837
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 24 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
生长因子信号传导和血管生成可能促进乳腺癌的内分泌耐药,而在临床前模型中阻断这些通路可以克服耐药。我们开展了一项II期研究,在转移性ER阳性乳腺癌患者中,将VEGFR/Ras/Raf/MAPK抑制剂索拉非尼加入内分泌治疗,入组时机为疾病进展时或达到最大缓解后仍有可测量残留病灶时。于第1天和第28天采集肿瘤活检组织和血清。主要终点为3个月后按RECIST评估的缓解情况,次要终点包括安全性、至进展时间(TTP)和生物标志物评估。计划样本量为43例患者,但由于入组缓慢,研究在11例患者后终止。8例患者入组时为疾病进展(PD),3例为疾病稳定(SD)。1例SD患者在加用索拉非尼2周后因3级皮疹停用索拉非尼。在加用索拉非尼后的10例剩余患者中,7例为SD(70%),3例为PD(30%),中位TTP为6.1个月。在因内分泌治疗期间PD而入组的8例患者中,5例转为SD(62%),中位TTP为6.4个月。值得注意的是,接受他莫昔芬治疗的患者中位TTP为8.4个月。
最常见的不良事件为低磷血症、低钾血症和皮疹,且大多数为1级和2级,无4级毒性。第28天时,血清VEGFR2和PDGFR-α显著降低(p值分别为0.0035和0.017)。第28天时,血清VEGF和sVEGFR-1均升高,但差异无统计学意义(p值分别为0.3223和0.084)。微阵列分析鉴定出32个受抑制基因,其FDR<0.20且变化至少2倍,未发现诱导基因,第28天时富集了29条KEGG通路。我们的研究表明,索拉非尼可恢复内分泌敏感性,尤其是他莫昔芬,这种在内分泌治疗进展患者中加用新型药物的策略应在未来试验中加以检验。
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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