F-18 紫杉醇 (FPAC) PET 评估乳腺、肺、肾及肾上腺实体瘤药物递送的初步研究

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数据说明

疾病：乳腺癌、肺癌、肾癌、肾上腺癌。背景：* 紫杉醇是一种常用的化疗药物，肿瘤可通过未能积累足够浓度的药物以达到致死细胞水平而产生耐药性。* 一种非侵入性的成像测试能够确定肿瘤对紫杉醇的摄取情况。* 非侵入性预测实体瘤中化疗药物的摄取能力有助于筛选可能对治疗有反应的患者，估计肿瘤内的药物浓度，并可能有助于改进药物输送系统和耐药性规避策略的发展。* 美国国立卫生研究院（NIH）的PET部门开发了一种高效的方法，将紫杉醇氟化标记为[18F]-紫杉醇（FPAC），并研究其在大鼠和小鼠体内的生物分布。* 初步的临床前数据显示，FPAC的生物分布与紫杉醇相似。

提出利用PET成像研究FPAC在体内的摄取动力学，将能代表紫杉醇的摄取动力学。* 首次人体研究由主要研究者（Kurdziel, KA）在弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学进行，受试者包括三名正常志愿者和三名乳腺癌患者，未发生不良事件。已获得人体剂量学估算。* 使用FPAC进行PET/CT成像应能定量评估实体瘤对该药物的摄取，而这反过来应与紫杉醇在实体瘤中的动力学相平行。* 该药物的生理分布限制了其在膈肌以下的使用。因此，本研究的目标肿瘤为肺癌和乳腺癌，这两种癌症往往对紫杉烷类药物敏感。肾上腺和肾肿瘤往往对紫杉烷类药物不敏感，被纳入作为阴性对照肿瘤。主要目标：* 确定肿瘤中FPAC的摄取是否不同于正常背景组织中的摄取 * 确定FPAC给药的安全性 入选标准：* 受试者必须年满18岁方可纳入本研究 * 受试者必须经组织学证实患有乳腺癌、肾上腺癌、肾癌或肺癌，且

数据加载示例（图像类）

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import glob, os

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       + 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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