可手术乳腺癌术前曲妥珠单抗治疗数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦可手术乳腺癌的术前曲妥珠单抗治疗,涵盖 I 期乳腺癌及 HER2 阳性乳腺癌

Dr Rajendra A. BadweDr Rajendra A. Badwe
clinicaltrials
浏览 10
其他分类Carcinoma Breast Stage IHER2 Positive Breast Cancer
Pre Operative Trastuzumab in Operable Breast Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

可手术乳腺癌术前曲妥珠单抗治疗数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦可手术乳腺癌的术前曲妥珠单抗治疗,涵盖 I 期乳腺癌及 HER2 阳性乳腺癌。源站描述介绍了曲妥珠单抗作为人源化单克隆抗体,作用于 erbB-2 受体,可抑制过表达 erbB-2 的肿瘤细胞增殖,并介导抗体依赖细胞介导的细胞毒作用(ADCC),已成为 erbB-2 阳性疾病的标准治疗。该数据可用于乳腺癌分型、HER2 状态相关研究及治疗反应分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:I 期乳腺癌、HER2 阳性乳腺癌。背景信息与依据:曲妥珠单抗是一种人源化单克隆抗体,在细胞外作用于 erbB-2 受体。曲妥珠单抗是一种针对人表皮生长因子受体 2(HER2/erbB-2)的重组人源化 IgG1 单克隆抗体,在体外试验和动物中均显示可抑制过表达 erbB-2 的人肿瘤细胞增殖。此外,曲妥珠单抗是抗体依赖细胞介导的细胞毒作用(ADCC)的有效介质。在体外,与不过表达 erbB-2 的癌细胞相比,曲妥珠单抗介导的 ADCC 优先作用于过表达 erbB-2 的癌细胞。曲妥珠单抗已成为 erbB-2 阳性疾病广泛接受的标准治疗。(转移性/辅助/新辅助。我们当前的假设提示

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma Breast Stage I、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/NCT01785420

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:I期乳腺癌、HER2阳性乳腺癌。背景信息与依据:曲妥珠单抗是一种人源化单克隆抗体,作用于细胞外的erbB-2受体。曲妥珠单抗是一种针对人表皮生长因子受体2(HER2/erbB-2)的重组人源化IgG1单克隆抗体,在体外试验和动物实验中均显示能抑制过表达erbB-2的人肿瘤细胞增殖。此外,曲妥珠单抗是抗体依赖性细胞介导的细胞毒性(ADCC)的有效介导者。在体外,与不过表达erbB-2的癌细胞相比,曲妥珠单抗介导的ADCC优先作用于过表达erbB-2的癌细胞。曲妥珠单抗已成为erbB-2阳性疾病广泛接受的标准治疗。(转移性/辅助/新辅助。我们目前的假设认为,手术时播散的细胞将遇到一种不利的环境,该环境本质上具有抗HER特性。

因此,结合上述思路,我们希望评估短期术前曲妥珠单抗疗程对乳腺癌复发的影响。该研究拟在可手术的HER2阳性乳腺癌患者中进行。目标:主要目标:本研究的主要目标是观察短期围手术期曲妥珠单抗对所有患者无病生存的影响并进行比较。次要目标:术前治疗的安全性,包括术后早期并发症。1. 所有患者及病理淋巴结阳性患者的总生存期(OS)。2. 在开始术前治疗前以及对照组同一时间点评估外周血中循环肿瘤细胞(CTC)水平,在连续40例知情同意患者(每组20例)中,于手术开始前10分钟、手术期间及手术后10天评估CTC水平。对于这4个时间点,也将同时评估循环染色质水平。

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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