Suberoylanilide Hydroxamic Acid 治疗既往治疗无效的晚期实体瘤患者

覆盖白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、前列腺癌、小肠癌及未明确的成人实体瘤等病种。研究目标包括确定 SAHA 的最大耐受剂量、评估其药代动力学特征,以及观察其对正常组织和肿瘤细胞的生物学效应

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clinicaltrials
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其他预测LeukemiaLymphomaProstate CancerSmall Intestine Cancer
Suberoylanilide Hydroxamic Acid in Treating Patients With Advanced Solid Tumors That Have Not Responded to Previous Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

Suberoylanilide Hydroxamic Acid 治疗既往治疗无效的晚期实体瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Suberoylanilide Hydroxamic Acid(SAHA)在难治性恶性肿瘤患者中的剂量递增研究。覆盖白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、前列腺癌、小肠癌及未明确的成人实体瘤等病种。研究目标包括确定 SAHA 的最大耐受剂量、评估其药代动力学特征,以及观察其对正常组织和肿瘤细胞的生物学效应。数据可用于分析剂量递增设计、药物安全性及药代动力学与疗效关系等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、前列腺癌、小肠癌、未明确的成人实体瘤,方案特定。目标:I. 确定 suberoylanilide hydroxamic acid(SAHA)在难治性恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。II. 评估 SAHA 在这些患者中的药代动力学特征。III. 评估 SAHA 在这些患者中对正常组织和肿瘤细胞的生物学效应。概述:这是一项剂量递增研究。患者在第1-3天接受 suberoylanilide hydroxamic acid(SAHA)静脉注射,持续2小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天重复治疗,共8个疗程。加速阶段:每个剂量水平一名患者接受递增剂量的 SAHA,直到确定最大耐受剂量(MTD)。MTD 定义为患者

【主题与分类】

主题标签:Leukemia、Lymphoma、Prostate Cancer、Small Intestine Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005634

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、前列腺癌、小肠癌、未明确的成人实体瘤、方案特定。

目的:I. 确定辛二酰苯胺异羟肟酸(SAHA)在难治性恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。II. 评估SAHA在这些患者中的药代动力学特征。III. 评估SAHA在这些患者中对正常组织和肿瘤细胞的生物学效应。

大纲:这是一项剂量递增研究。患者在第1-3天接受辛二酰苯胺异羟肟酸(SAHA)静脉注射,持续2小时。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每21天重复一次,共8个疗程。加速阶段:每个剂量水平的一名患者接受SAHA剂量递增,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为在首个疗程中患者经历2级或以上毒性(血红蛋白贫血除外),或当2名不同患者在任何治疗疗程中经历2级毒性(血红蛋白贫血除外)时所对应的前一个剂量。

标准阶段:3-6名患者组成的队列接受递增剂量的SAHA,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6名患者中有2名出现剂量限制性毒性之前的剂量。预计入组人数:本研究预计招募约45名患者。

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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