放疗联合Palbociclib与激素治疗乳腺癌骨转移患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于乳腺癌骨转移患者。覆盖解剖学IV期乳腺癌(AJCC v8)、雌激素受体阳性、HER2/Neu阴性、孕激素受体阳性、转移性乳腺癌及骨转移性恶性肿瘤等条件

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clinicaltrials
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基因组预测Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8Estrogen Receptor PositiveHER2/Neu NegativeMetastatic Breast CarcinomaProgesterone Receptor Positive
Radiation Therapy, Palbociclib, and Hormone Therapy in Treating Breast Cancer Patients With Bone Metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

放疗联合Palbociclib与激素治疗乳腺癌骨转移患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于乳腺癌骨转移患者。覆盖解剖学IV期乳腺癌(AJCC v8)、雌激素受体阳性、HER2/Neu阴性、孕激素受体阳性、转移性乳腺癌及骨转移性恶性肿瘤等条件。研究主要目的是评估在接受Palbociclib与激素治疗同时进行常规分割放疗的乳腺癌骨转移患者中,放疗后三个月的缓解率(相对于基线)。次要目的包括评估联合治疗是否增加Palbociclib毒性(如3级中性粒细胞减少)的频率和严重程度。数据可用于分析联合治疗的安全性和疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:解剖学IV期乳腺癌AJCC v8、雌激素受体阳性、HER2/Neu阴性、转移性乳腺癌、骨转移性恶性肿瘤、孕激素受体阳性、预后IV期乳腺癌AJCC v8。主要目的:I. 评估在接受同期palbociclib和激素治疗的乳腺癌骨转移患者中,常规分割放疗后三个月相对于基线的缓解率。次要目的:I. 确定在乳腺癌骨转移患者中,常规分割放疗联合palbociclib和激素治疗是否会不良增加palbociclib毒性的频率和严重程度,包括3级中性粒细胞减少。II. 确定在乳腺癌骨转移患者中,放疗联合palbociclib是否

【主题与分类】

主题标签:Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、Estrogen Receptor Positive、HER2/Neu Negative、Metastatic Breast Carcinoma、Progesterone Receptor Positive。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03691493

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    • 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

条件:解剖学分期IV期乳腺癌 AJCC v8、雌激素受体阳性、HER2/Neu阴性、转移性乳腺癌、骨转移性恶性肿瘤、孕激素受体阳性、预后分期IV期乳腺癌 AJCC v8。主要目的:I. 评估接受哌柏西利和激素治疗同步治疗的乳腺癌患者骨转移灶在常规分割放疗后三个月的缓解率(相对于基线)。次要目的:I. 确定在伴有骨转移的乳腺癌患者中,常规分割放疗联合哌柏西利和激素治疗是否会不良增加哌柏西利毒性(包括3级中性粒细胞减少)的发生频率和严重程度。II. 确定在伴有骨转移的乳腺癌患者中,放疗联合哌柏西利是否会不良增加放疗毒性(包括神经和骨骼损伤)的发生频率和严重程度。III. 评估接受哌柏西利治疗的转移性乳腺癌患者骨转移放疗前后的疲劳、生活质量和抑郁情况。IV.

确定接受哌柏西利同步放疗治疗骨转移的乳腺癌患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。V. 评估受照射骨体积与治疗副作用(包括白细胞减少和中性粒细胞减少)之间的关系。转化研究目标:I. 收集、储存并分析接受哌柏西利和骨转移放疗的转移性乳腺癌患者中循环肿瘤来源脱氧核糖核酸(ctDNA),并确定ctDNA与缓解者对比非缓解者、PFS和OS之间的关系。II. 收集、储存并分析血浆以测量炎症细胞因子,并确定其与接受哌柏西利的转移性乳腺癌患者骨转移放疗前后疲劳、抑郁和生活质量的关系。III. 收集、储存并分析核糖核酸(RNA)以进行基因表达,从而识别功能生物学过程

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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