Aumolertinib联合鞘内化疗治疗EGFR突变NSCLC软脑膜转移及cfDNA动态变化的预后价值

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/肺癌领域,聚焦EGFR突变非小细胞肺癌伴软脑膜转移。研究为前瞻性、开放标签、单臂临床试验,计划入组40例18岁及以上、携带EGFR敏感突变(19外显子缺失或21 L858R)的晚期NSCLC软脑膜转移患者,干预为almonertinib口服

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医学影像预测Non-small Cell Lung Cancer
Aumolertinib Combined Intrathecal Chemotherapy for Leptomeningeal Metastasis From EGFR-Mutated NSCLC and Prognostic Value of Dynamic Changes in cfDNA Profiles

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

Aumolertinib联合鞘内化疗治疗EGFR突变NSCLC软脑膜转移及cfDNA动态变化的预后价值

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/肺癌领域,聚焦EGFR突变非小细胞肺癌伴软脑膜转移。研究为前瞻性、开放标签、单臂临床试验,计划入组40例18岁及以上、携带EGFR敏感突变(19外显子缺失或21 L858R)的晚期NSCLC软脑膜转移患者,干预为almonertinib口服联合鞘内灌注化疗,并采集脑脊液等样本。数据可用于评估该联合方案的疗效与安全性,以及cfDNA动态变化对疗效和预后的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非小细胞肺癌。本研究是一项前瞻性、开放标签、单臂临床试验,旨在探索almonertinib联合鞘内化疗在晚期NSCLC伴软脑膜转移患者中的疗效和安全性,以及cfDNA变化对疗效和预后的预测价值。预计入组40例年龄18岁及以上、确诊为晚期NSCLC伴软脑膜转移且携带EGFR敏感突变(19外显子缺失或21 L858R)的患者。干预措施为almonertinib(165mg口服,每日一次)联合鞘内输注治疗(培美曲塞30 mg注射,每周期第1天和第8天)。治疗持续至疾病进展或满足其他停药标准。研究期间的相关检查与数据收集如下。脑脊液采集:约15mL脑脊液被收集

【主题与分类】

主题标签:Non-small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05810350

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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

条件:非小细胞肺癌。本研究是一项前瞻性、开放标签、单臂临床试验,旨在探索阿美替尼联合鞘内化疗在晚期NSCLC伴脑膜转移患者中的疗效和安全性,以及cfDNA变化对疗效和预后的预测价值。预计入组40例年龄18岁及以上、确诊为晚期NSCLC伴脑膜转移且存在EGFR敏感突变(外显子19缺失或21 L858R)的患者。干预措施为阿美替尼(165mg口服,每日一次)联合鞘内输注治疗(培美曲塞30mg注射,每周期第1天和第8天给药)。治疗持续至疾病进展或满足其他停药标准。研究期间的相关检查和数据收集如下。脑脊液采集:每个样本约采集15mL脑脊液,采样时间分别为C1D1给药前和PD后一周内(前一日给药后24小时)。

静脉血样采集:接受脑脊液采样的受试者在C1D1和C2D1给药前(前一日给药后24小时)以及PD后1周内进行。治疗前,所有入组患者均接受神经系统检查、全血细胞计数、血清生化、凝血指标、血液肿瘤标志物、细胞学及脑脊液肿瘤标志物、心电图、脑和脊髓MRI、胸腹部CT以及骨扫描。上述血液和脑脊液检查在每个治疗周期进行。每2个月或怀疑临床进展时进行影像学检查,直至死亡。每次鞘内输注前,详细评估并记录LM相关神经系统症状、PS评分、神经肿瘤工作组(RANO)评分和头痛评分。不良事件(AE)根据常见不良事件评价标准(CTCAE,5.0版)进行分级和记录。主要目的是评估

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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