Abemaciclib 药代动力学模型：以严重腹泻为主要毒性终点与局限性激素受体阳性乳腺癌患者的相关性

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07490509

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数据说明

条件：Abemaciclib、Abemaciclib相关性腹泻、乳腺癌。近期，在高复发风险的局部晚期、激素受体阳性、HER2阴性乳腺癌治疗中取得了显著进展，这得益于将abemaciclib加入内分泌治疗。这一联合疗法显著提高了侵袭性无病生存率。然而，尽管该联合疗法的安全性可接受，但仍有38%的患者经历3级或更高级别的腹泻，23%的患者经历3级或更高级别的中性粒细胞减少。这种毒性可能导致治疗提前终止，限制了该药物的益处。与所有口服疗法一样，abemaciclib的药代动力学位于疗效与毒性的交汇点，并可能受到多种外部因素的影响。本研究的假设是，abemaciclib的毒性与其血浆水平相关，且其浓度受某些患者特征的影响。为此，可通过一项前瞻性、多中心、真实世界的血液剂量研究来开发abemaciclib的药代动力学模型。

本研究将描述阿贝西利浓度与腹泻及重度中性粒细胞减少症（按CTCAE分级）之间的关系，以及潜在的临床和药物相互作用。希望该模型能证明监测阿贝西利浓度的重要性。这可能促成一项治疗性试验，即根据浓度调整阿贝西利剂量，以在维持疗效的同时限制毒性。

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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