靶向Aurora A激酶克服晚期HR+/HER2+乳腺癌治疗耐药
该试点临床试验针对HR+/HER2+转移性乳腺癌,评估alisertib联合标准治疗内分泌治疗及HER2靶向治疗。受试者为IV期激素受体阳性(HR+)/HER2阳性(HER2+)乳腺癌患者,并采用新型3基因生物标志物特征进行患者选择与反应预测(来源 clinicaltrials.gov)

基本信息
资源简介
靶向Aurora A激酶克服晚期HR+/HER2+乳腺癌治疗耐药
该试点临床试验针对HR+/HER2+转移性乳腺癌,评估alisertib联合标准治疗内分泌治疗及HER2靶向治疗。受试者为IV期激素受体阳性(HR+)/HER2阳性(HER2+)乳腺癌患者,并采用新型3基因生物标志物特征进行患者选择与反应预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HR+/HER2+ 乳腺癌、转移性乳腺癌。这项试点临床试验将评估 alisertib 与标准治疗内分泌治疗及人表皮生长因子受体2(HER2)靶向治疗联合用于 IV 期激素受体阳性(HR+)/HER2 阳性(HER2+)乳腺癌受试者的效果,并利用我们新型的 3 基因生物标志物特征进行患者选择和应答预测。
【主题与分类】
主题标签:HR+/HER2+ Breast Cancer、Metastatic Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07706179
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07706179
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:HR+/HER2+ 乳腺癌、转移性乳腺癌。这项试点临床试验将评估 alisertib 与标准治疗内分泌治疗及人表皮生长因子受体2(HER2)靶向治疗联合用于 IV 期激素受体阳性(HR+)/HER2 阳性(HER2+)乳腺癌受试者的效果,并利用我们新型的 3 基因生物标志物特征进行患者选择和应答预测。
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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