药代动力学指导的依维莫司治疗乳腺癌、胰腺神经内分泌肿瘤或肾癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦药代动力学指导的依维莫司治疗,覆盖雌激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌、胰腺神经内分泌肿瘤(胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、胰岛素瘤、胰腺多肽瘤)及肾癌患者,关注黏膜炎与口腔并发症

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蛋白质预测Estrogen Receptor-positive Breast CancerGastrinomaGlucagonomaHER2-negative Breast CancerInsulinomaMucositisOral ComplicationsPancreatic Polypeptide TumorRecurrent Breast CancerRecurrent Islet Cell CarcinomaRecurrent Renal Cell CancerSomatostatinoma
Pharmacokinetically Guided Everolimus in Patients With Breast Cancer, Pancreatic Neuroendocrine Tumors, or Kidney Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

药代动力学指导的依维莫司治疗乳腺癌、胰腺神经内分泌肿瘤或肾癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦药代动力学指导的依维莫司治疗,覆盖雌激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌、胰腺神经内分泌肿瘤(胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、胰岛素瘤、胰腺多肽瘤)及肾癌患者,关注黏膜炎与口腔并发症。数据可用于分析第29天口腔炎发生频率、6个月无进展生存率、mTOR下游效应器药效学抑制、剂量调整次数、治疗天数百分比、平均最低浓度、口腔炎治疗类型及遗传预测因素,支持肿瘤治疗反应与毒性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:雌激素受体阳性乳腺癌、胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、HER2阴性乳腺癌、胰岛素瘤、黏膜炎、口腔并发症、胰腺多肽瘤。主要目的:确定接受剂量调整依维莫司治疗的患者在第29天(第2周期第1天)发生任何级别口腔炎的频率。次要目的:1. 6个月无进展生存率。2. 外周血中下游哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)效应器的药效学(PD)抑制。3. 所需剂量调整次数。4. 治疗天数百分比。5. 平均最低浓度(Cmin)值。6. 口腔炎治疗的频率和类型。7. 选定离群患者中口腔炎发生的遗传预测因素。大纲:患者在第1-28天每日口服(PO)依维莫司。在无……的情况下,治疗每28天重复一次,最多6个疗程

【主题与分类】

主题标签:Estrogen Receptor-positive Breast Cancer、Gastrinoma、Glucagonoma、HER2-negative Breast Cancer、Insulinoma、Mucositis、Oral Complications、Pancreatic Polypeptide Tumor、Recurrent Breast Cancer、Recurrent Islet Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02273752

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病条件:雌激素受体阳性乳腺癌、胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、HER2阴性乳腺癌、胰岛素瘤、黏膜炎、口腔并发症、胰腺多肽瘤。主要目的:确定接受剂量调整依维莫司治疗的患者在第29天(第2周期第1天)发生任何级别口腔炎的发生率。次要目的:1. 6个月无进展生存率。2. 外周血中哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)下游效应器的药效动力学(PD)抑制情况。3. 所需剂量调整次数。4. 治疗天数百分比。5. 平均最低浓度(Cmin)值。6. 口腔炎治疗的发生频率和类型。7. 选定离群患者中口腔炎发生的遗传预测因素。研究概要:患者在第1-28天每日口服(PO)依维莫司。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每28天重复治疗,最多6个疗程。患者还在第1疗程的第4、8和15天接受实时药代动力学治疗药物监测(TDM)。如有必要,将在第8天进行依维莫司剂量调整。

如果调整依维莫司剂量,患者将继续每周接受实时药代动力学治疗药物监测(TDM),直至连续两次测量达到目标浓度。未调整依维莫司剂量的患者在第2-6个疗程的第1天接受实时药代动力学TDM。研究治疗完成后,每12周对患者进行一次随访。

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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