二甲双胍与夜间禁食在早期乳腺癌女性中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期乳腺癌女性中二甲双胍与夜间禁食的干预研究,覆盖解剖学 I 期、II 期乳腺癌、乳腺导管原位癌及浸润性乳腺癌

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
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其他预测Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8Breast Ductal Carcinoma In SituInvasive Breast Carcinoma
Metformin and Nightly Fasting in Women With Early Breast Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

二甲双胍与夜间禁食在早期乳腺癌女性中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期乳腺癌女性中二甲双胍与夜间禁食的干预研究,覆盖解剖学 I 期、II 期乳腺癌、乳腺导管原位癌及浸润性乳腺癌。源站描述给出了主要中期目标:在实验治疗组前 14 名受试者中,依据剂量限制性毒性(DLT)的发生频率评估实验干预的安全性,并明确了低血糖事件导致永久停药的具体判定标准。该数据可用于安全性评估、毒性预测及乳腺癌干预相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Breast Carcinoma。- 主要中期目标 主要中期目标将基于分配至实验治疗臂的前 14 名参与者中剂量限制性毒性(DLT)的发生频率,评估实验干预的安全性。DLT 定义为需要永久停用研究治疗的低血糖事件,或任何可能、很可能或肯定与研究药物相关的 3 级或以上不良事件(AE)。需要永久停用研究治疗的低血糖 AE 为: ≥ 1 次 2 级或以上神经低血糖症状且伴 2 级低血糖; 发生 ≥ 3 次 2 级症状(≥ 2 次自主神经症状或 ≥ 1 次神经低血糖症状)且伴 1 级或以上低血糖;

【主题与分类】

主题标签:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Breast Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05023967

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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:解剖学分期I期乳腺癌 AJCC v8、解剖学分期II期乳腺癌 AJCC v8、乳腺导管原位癌、浸润性乳腺癌。

  • 主要中期目标

主要中期目标将基于分配至实验治疗组的首14名参与者中剂量限制性毒性(DLT)的发生频率,评估实验干预的安全性。DLT定义为需要永久停用研究治疗的 hypoglycemic 事件,或任何可能、很可能或肯定与研究药物相关的3级或以上不良事件(AE)。需要永久停用研究治疗的 hypoglycemia 不良事件包括:

  • ≥1个2级或以上神经低血糖症状和2级 hypoglycemia;
  • 发生≥3次2级症状(≥2个自主神经症状或≥1个神经低血糖症状)和1级或以上 hypoglycemia;
  • 有症状或无症状的3级 hypoglycemia。

在实验组(延长夜间禁食与盐酸二甲双胍缓释片联合治疗)入组的前14名参与者中,我们最多可接受3名参与者发生DLT。

如果分配给治疗组的前14名参与者中有4名或以上出现上述DLT,试验将明确终止。为了早期识别任何DLT,将指示参与者在出现任何症状时联系研究人员,无论症状级别如何,并且每10天对任何AE的发生进行审查。早期发现与研究治疗相关的症状将有助于我们避免症状恶化至3级,从而预防任何DLT。此外,将下载并立即评估实验组前14名入组参与者的血糖趋势,以识别任何无症状低血糖。低血糖将通过评估血糖报告和在出现症状时的指尖采血结果来进行评估。 - 主要和共同主要目标 我们最近在动物模型中显示,低血糖和二甲双胍联合使用可减少肿瘤生长(1)。此外,单独使用二甲双胍

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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