Olaparib联合ATR或WEE1抑制剂对比单药治疗转移性三阴性乳腺癌的II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、开放标签、随机、多中心II期研究,评估olaparib单药与olaparib联合ATR抑制剂Ceralasertib、以及olaparib单药与olaparib联合WEE1抑制剂adavosertib在转移性三阴性乳腺癌二线或三线治疗中

基本信息
资源简介
Olaparib联合ATR或WEE1抑制剂对比单药治疗转移性三阴性乳腺癌的II期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、开放标签、随机、多中心II期研究,评估olaparib单药与olaparib联合ATR抑制剂Ceralasertib、以及olaparib单药与olaparib联合WEE1抑制剂adavosertib在转移性三阴性乳腺癌二线或三线治疗中的疗效与安全性。患者按HRR通路基因突变状态分层,以1:1:1随机分配至三个治疗组。数据可用于分析不同联合方案的疗效与安全性差异,支持乳腺癌治疗策略的预测性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性三阴性乳腺癌。这是一项前瞻性、开放标签、随机、多中心II期研究,将在二线或三线治疗中,评估olaparib单药对比olaparib联合ATR抑制剂(Ceralasertib)以及olaparib单药对比olaparib联合WEE1抑制剂(adavosertib)在TNBC患者中的疗效和安全性,患者按HRR通路相关基因中是否存在合格肿瘤突变进行前瞻性分层。符合条件的患者将按1:1:1比例随机分配至治疗组1:olaparib连续给药,28天为一周期;组2:Ceralasertib第1-7天联合olaparib连续给药,28天为一周期;或组3:adavosertib第1-3天和第8-10天联合olaparib连续给药,21天为一周期。2019年4月17日ISRC会议后,建议关闭adavosertib+olaparib
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Triple Negative Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03330847
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03330847
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:转移性三阴性乳腺癌。这是一项前瞻性、开放标签、随机、多中心2期研究,旨在评估奥拉帕利单药治疗对比奥拉帕利联合ATR抑制剂(Ceralasertib),以及奥拉帕利单药治疗对比奥拉帕利联合WEE1抑制剂(adavosertib)在二线或三线治疗中用于TNBC患者的疗效和安全性,患者按HRR通路相关基因中是否存在合格肿瘤突变进行前瞻性分层。符合条件的患者将按1:1:1比例随机分配至治疗组1:奥拉帕利连续给药,28天为一周期;组2:Ceralasertib第1-7天联合奥拉帕利连续给药,28天为一周期;或组3:adavosertib第1-3天和第8-10天联合奥拉帕利连续给药,21天为一周期。2019年4月17日ISRC会议后,建议在所有生物标志物分层中关闭adavosertib+奥拉帕利治疗组。该治疗组关闭后,随机化比例将为1:1,即奥拉帕利单药治疗或Ceralasertib+奥拉帕利。
接受adavosertib+olaparib治疗的患者有机会以获批剂量(300 mg,每日两次)继续接受olaparib单药治疗。研究受试人群将分为A层(携带BRCA1或BRCA2突变(乳腺癌易感基因突变(BRCAm))的患者)、B层(携带HRR通路中任何其他基因突变、且无BRCA1突变和无BRCA2突变的患者)和C层(未检测到任何HRR基因肿瘤突变的患者)。在A、B和C各层内,将根据患者既往是否接受过铂类治疗进一步分层。在olaparib单药治疗组以及Ceralasertib+olaparib治疗组中,患者将连续接受olaparib 300 mg每日两次给药。每日同一时间服用两(2)片150 mg olaparib片剂,间隔约12小时,用一杯水送服(约
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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