Panitumumab联合Nab-paclitaxel与Carboplatin治疗HER2阴性炎性乳腺癌
源站描述说明了各药物的作用机制及给药方式,例如Panitumumab通过阻断EGFR抑制肿瘤细胞生长,Nab-paclitaxel借助白蛋白将paclitaxel直接递送至肿瘤,Carboplatin通过损伤RNA或DNA阻止癌细胞增殖

基本信息
资源简介
Panitumumab联合Nab-paclitaxel与Carboplatin治疗HER2阴性炎性乳腺癌
该数据集来源于clinicaltrials.gov,主题为HER2阴性炎性乳腺癌的联合用药研究,涉及Panitumumab、Nab-paclitaxel、Carboplatin以及5-fluorouracil、epirubicin、cyclophosphamide等药物。源站描述说明了各药物的作用机制及给药方式,例如Panitumumab通过阻断EGFR抑制肿瘤细胞生长,Nab-paclitaxel借助白蛋白将paclitaxel直接递送至肿瘤,Carboplatin通过损伤RNA或DNA阻止癌细胞增殖。数据可用于了解该联合方案的设计思路与药物机理,支持乳腺癌治疗相关的研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌。研究药物:Panitumumab旨在通过阻断癌细胞表面称为表皮生长因子受体(EGFR)的蛋白质,来预防或减缓肿瘤细胞的生长。Nab-paclitaxel旨在通过将化疗药物paclitaxel与白蛋白(一种由肝脏产生的蛋白质)结合来杀死肿瘤细胞。白蛋白进入癌细胞并将paclitaxel直接释放到肿瘤。Carboplatin旨在通过损伤指示肿瘤细胞生长的RNA或DNA(细胞的遗传物质)来阻止或减缓癌细胞生长。5-fluorouracil、epirubicin和cyclophosphamide各自以不同方式阻止肿瘤细胞生长,或通过杀死细胞,或通过阻止细胞分裂。研究药物给药:在第1周的第1天,您将通过静脉针在60分钟内接受panitumumab。
【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/NCT01036087
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01036087
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:乳腺癌。研究药物:帕尼单抗旨在通过阻断癌细胞表面的蛋白质——表皮生长因子受体(EGFR)——来预防或减缓肿瘤细胞的生长。白蛋白结合型紫杉醇旨在通过将化疗药物紫杉醇与白蛋白(一种由肝脏产生的蛋白质)结合来杀死肿瘤细胞。白蛋白进入癌细胞后,将紫杉醇直接释放到肿瘤部位。卡铂旨在通过损伤RNA或DNA(细胞的遗传物质)来阻止或减缓癌细胞生长,这些遗传物质负责指示肿瘤细胞生长。5-氟尿嘧啶、表柔比星和环磷酰胺各自以不同方式阻止肿瘤细胞生长,或杀死细胞,或阻止其分裂。研究药物给药:在第1周第1天,您将通过静脉针在60分钟内接受帕尼单抗。第1周之后,您将总共接受4个周期的PNC治疗。每个周期为4周。在周期1-3(第2-13周)期间,您将每周通过静脉接受一次PNC治疗,连续3周,随后休息1周。您将通过静脉针接受PNC。输注将需要90分钟。
在第4周期(第14周至第17周),您将在第14周和第15周的第1天接受PNC。在第16周的第1天,您将仅接受卡铂和白蛋白结合型紫杉醇。从第18周的第1天开始,您将通过静脉针接受FEC。输注将需要90分钟。您总共将接受4个周期,每个周期3周,持续12周。手术:在您完成PNC和FEC治疗后,将进行标准治疗手术。您将收到一份单独的知情同意书供阅读和签署。手术期间,将按常规程序采集乳腺组织样本以鉴定肿瘤。研究访视:在您接受PNC或FEC治疗的每一周,每次化疗给药前,将抽取血液(约1.5汤匙)进行常规检查。在第2周之前,将进行可选的乳腺空心针穿刺活检。
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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