细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 PD 0332991 治疗癌症患者的 II 期试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,收录一项关于细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 PD 0332991 的 II 期临床试验

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蛋白质预测Adult Solid TumorAdenocarcinoma of the ColonAdenocarcinoma of the RectumAdult TeratomaBenign TeratomaEstrogen Receptor-negative Breast CancerEstrogen Receptor-positive Breast CancerFamilial Testicular Germ Cell TumorHER2-negative Breast CancerHER2-positive Breast CancerMale Breast CancerOvarian Immature Teratoma
Phase II Trial of the Cyclin-Dependent Kinase Inhibitor PD 0332991 in Patients With Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 PD 0332991 治疗癌症患者的 II 期试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,收录一项关于细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 PD 0332991 的 II 期临床试验。覆盖成人实体瘤、结肠腺癌、直肠腺癌、成人中枢神经系统生殖细胞肿瘤、成人畸胎瘤、良性畸胎瘤以及雌激素受体阴性和阳性乳腺癌等病种。试验主要目标是评估 PD 0332991 在转移性乳腺癌、转移性结直肠癌、伴 CDK4 突变或扩增的转移性黑色素瘤以及顺铂难治性不可切除生殖细胞肿瘤中的缓解率。患者每日口服 PD 0332991,第 1-21 天用药,每 28 天重复,最多 12 个疗程。可用于肿瘤治疗响应预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人实体瘤、结肠腺癌、直肠腺癌、成人中枢神经系统生殖细胞肿瘤、成人畸胎瘤、良性畸胎瘤、雌激素受体阴性乳腺癌、雌激素受体阳性乳腺癌。主要目标:I. 确定以下恶性肿瘤接受 PD 0332991 治疗后的缓解率:1) 转移性乳腺癌,2) 转移性结直肠癌,3) 伴 CDK4 突变或扩增的转移性黑色素瘤,或 4) 顺铂难治性、不可切除的生殖细胞肿瘤。方案概述:患者在第 1-21 天每日一次口服 PD 0332991。在没有不可接受的毒性或疾病进展的情况下,每 28 天重复治疗,最多 12 个疗程。

【主题与分类】

主题标签:Adult Solid Tumor、Adenocarcinoma of the Colon、Adenocarcinoma of the Rectum、Adult Teratoma、Benign Teratoma、Estrogen Receptor-negative Breast Cancer、Estrogen Receptor-positive Breast Cancer、Familial Testicular Germ Cell Tumor、HER2-negative Breast Cancer、HER2-positive Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01037790

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:成人实体瘤、结肠腺癌、直肠腺癌、成人中枢神经系统生殖细胞肿瘤、成人畸胎瘤、良性畸胎瘤、雌激素受体阴性乳腺癌、雌激素受体阳性乳腺癌。主要目标:I. 确定以下恶性肿瘤接受PD 0332991治疗后的缓解率:1)转移性乳腺癌,2)转移性结直肠癌,3)伴有CDK4突变或扩增的转移性黑色素瘤,或4)顺铂难治性、不可切除的生殖细胞肿瘤。方案概要:患者在第1-21天每日一次口服PD 0332991。每28天重复治疗,最多12个疗程,直至出现不可接受的毒性或疾病进展。

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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