地塞米松预处理预防接受德曲妥珠单抗治疗的乳腺癌患者间质性肺病

T-DXd用于HER-2阳性、低表达及超低表达转移性乳腺癌,疗效显著。间质性肺病(ILD)在10-15%患者中发生。1级仅影像学异常、无症状,可暂停T-DXd并可能用类固醇,缓解后恢复;2级有呼吸困难、咳嗽及影像学证据,须永久停药,建议每6-12周行高分辨率CT监测

Mario Negri Institute for Pharmacological ResearchMario Negri Institute for Pharmacological Research
clinicaltrials
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医学影像分类Breast CancerInterstitial Lung Disease (ILD)
Premedication With Dexamethasone for Preventing Interstitial Lung Disease in Patients With Breast Cancer Treated With Trastuzumab Deruxtecan

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

地塞米松预处理预防接受德曲妥珠单抗治疗的乳腺癌患者间质性肺病

T-DXd用于HER-2阳性、低表达及超低表达转移性乳腺癌,疗效显著。间质性肺病(ILD)在10-15%患者中发生。1级仅影像学异常、无症状,可暂停T-DXd并可能用类固醇,缓解后恢复;2级有呼吸困难、咳嗽及影像学证据,须永久停药,建议每6-12周行高分辨率CT监测。地塞米松D-1至D4每日两次预用药或可降低ILD发生率;主要目的是评估其降低>G1 ILD的有效性(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、间质性肺病(ILD)。德曲妥珠单抗(T-DXd)近期已获批作为抗体药物偶联物,用于治疗经免疫组织化学确定存在HER-2蛋白表达的转移性乳腺癌(BC)患者,包括HER2阳性、低表达和超低表达乳腺癌。其在缓解率和生存率方面已显示出显著疗效。肺毒性,特别是间质性肺病(ILD),在10%-15%的患者中备受临床关注。对于轻度毒性,即1级病例,其诊断完全依赖影像学表现,且无临床症状。在此类情况下,暂时停用T-DXd,并可能使用类固醇治疗。一旦影像学表现消退,即可恢复用药。2级以存在呼吸困难、咳嗽等临床体征以及影像学证据为特征。在此类情况下,必须永久停用该药物。因此,建议接受T-DXd治疗的患者每6-12周通过高分辨率(HR)CT扫描进行密切监测。导致该毒性的确切机制尚未完全阐明,但认为其起源为炎症性。ILD的危险因素包括基线SpO2较低、肺部合并症、肾功能下降、自初次诊断以来的时间以及药物剂量。从T-DXd输注前一天(D-1)至第4天(D4),每日两次给予地塞米松作为预处理,可能降低ILD发生率,并有助于防止永久停用T-DXd治疗。主要目的:评估地塞米松预处理在降低接受T-DXd治疗的乳腺癌患者中ILD >G1发生率方面的疗效。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Interstitial Lung Disease (ILD)。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07828054

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数据说明

疾病:乳腺癌、间质性肺病(ILD)。德曲妥珠单抗(T-DXd)近期已获批作为抗体药物偶联物,用于治疗经免疫组织化学确定存在HER-2蛋白表达的转移性乳腺癌(BC)患者,包括HER2阳性、低表达和超低表达乳腺癌。其在缓解率和生存率方面已显示出显著疗效。肺毒性,特别是间质性肺病(ILD),在10%-15%的患者中备受临床关注。对于轻度毒性,即1级病例,其诊断完全依赖影像学表现,且无临床症状。在此类情况下,暂时停用T-DXd,并可能使用类固醇治疗。一旦影像学表现消退,即可恢复用药。2级以存在呼吸困难、咳嗽等临床体征以及影像学证据为特征。在此类情况下,必须永久停用该药物。因此,建议接受T-DXd治疗的患者每6-12周通过高分辨率(HR)CT扫描进行密切监测。导致该毒性的确切机制尚未完全阐明,但认为其起源为炎症性。ILD的危险因素包括基线SpO2较低、肺部合并症、肾功能下降、自初次诊断以来的时间以及药物剂量。从T-DXd输注前一天(D-1)至第4天(D4),每日两次给予地塞米松作为预处理,可能降低ILD发生率,并有助于防止永久停用T-DXd治疗。主要目的:评估地塞米松预处理在降低接受T-DXd治疗的乳腺癌患者中ILD >G1发生率方面的疗效。

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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