奈拉替尼与紫杉醇联合或不联合帕妥珠单抗和曲妥珠单抗在联合化疗前治疗转移性或局部晚期乳腺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阳性转移性或局部晚期(III期)乳腺癌,包括炎性乳腺癌等亚型

基本信息
资源简介
奈拉替尼与紫杉醇联合或不联合帕妥珠单抗和曲妥珠单抗在联合化疗前治疗转移性或局部晚期乳腺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阳性转移性或局部晚期(III期)乳腺癌,包括炎性乳腺癌等亚型。数据涉及奈拉替尼联合紫杉醇、帕妥珠单抗和曲妥珠单抗方案,随后进行多柔比星和环磷酰胺化疗,主要评估最大耐受剂量和病理完全缓解率。可用于乳腺癌治疗方案的疗效预测与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:炎性乳腺癌、局部晚期乳腺癌、转移性乳腺癌、AJCC v7 III期乳腺癌、AJCC v7 IIIA期乳腺癌、AJCC v7 IIIB期乳腺癌、AJCC v7 IIIC期乳腺癌、AJCC v6和v7 IV期乳腺癌。主要目标:I. 在HER2阳性(HER2+)转移性或局部晚期(III期)乳腺癌中,确定奈拉替尼联合紫杉醇、帕妥珠单抗和曲妥珠单抗在2个周期内的最大耐受剂量(MTD)。(队列1:Ib期)II. 在HER2+转移性或局部晚期(III期)炎性乳腺癌(IBC)患者中,确定奈拉替尼联合紫杉醇、帕妥珠单抗和曲妥珠单抗随后多柔比星和环磷酰胺(AC)的病理完全缓解(pCR)率。(队列1:II期)III. 确定奈拉替尼联合的pCR率
【主题与分类】
主题标签:Breast Inflammatory Carcinoma、Locally Advanced Breast Carcinoma、Metastatic Breast Carcinoma、Stage III Breast Cancer AJCC v7、Stage IIIA Breast Cancer AJCC v7、Stage IIIB Breast Cancer AJCC v7、Stage IIIC Breast Cancer AJCC v7、Stage IV Breast Cancer AJCC v6 and v7。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03101748
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:乳腺炎性癌、局部晚期乳腺癌、转移性乳腺癌、AJCC第7版III期乳腺癌、AJCC第7版IIIA期乳腺癌、AJCC第7版IIIB期乳腺癌、AJCC第7版IIIC期乳腺癌、AJCC第6版和第7版IV期乳腺癌。主要目标:I. 确定来那替尼联合紫杉醇、帕妥珠单抗和曲妥珠单抗在HER2阳性(HER2+)转移性或局部晚期(III期)乳腺癌中2个周期内的最大耐受剂量(MTD)。(队列1:Ib期)II. 确定来那替尼联合紫杉醇、帕妥珠单抗和曲妥珠单抗,随后使用多柔比星和环磷酰胺(AC)在HER2+转移性或局部晚期(III期)炎性乳腺癌(IBC)患者中的病理完全缓解(pCR)率。(队列1:II期)III. 确定来那替尼联合紫杉醇,随后使用AC在HER2阴性/激素受体(HR)阳性(HER2-/HR+)转移性或局部晚期(III期)IBC患者中的pCR率。(队列2)次要目标:I.
估计接受来那替尼联合蒽环类和紫杉类化疗的HER2+转移性或局部晚期(III期)炎性乳腺癌(IBC)患者,以及HER2-/HR+ IBC患者的2年无进展生存(PFS)率。(队列I II期和队列II)II. 确定联合治疗的毒性和安全性。探索性目标:I. 基于组织和血液生物标志物,确定一周来那替尼窗口期诱导的泛HER家族成员的适应性靶点和下游变化。II. 确定EGFR、HER2和HER4阳性/阴性变化与pCR发生之间的相关性。III. 确定HER2+ IBC和HER2-/HR+ IBC中HER2突变率。IV. 确定HER2突变与研究联合治疗达到的pCR之间的关联。V. 确定基于肿瘤组织的药效学生物标志物变化与循环肿瘤细胞(CTC)和循环肿瘤脱氧核糖核酸(ctDNA)之间的相关性。大纲:这是一项来那替尼的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。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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