化疗治疗难治性晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于难治性晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤的化疗研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肺癌等多种癌症类型

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时间序列预测Bladder CancerBreast CancerColorectal CancerGastric CancerHead and Neck CancerKidney CancerLeukemiaLung CancerMelanoma (Skin)Ovarian CancerProstate Cancer
Chemotherapy in Treating Patients With Refractory Advanced Solid Tumors or Hematologic Cancer

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

化疗治疗难治性晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于难治性晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤的化疗研究。覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肺癌等多种癌症类型。研究旨在确定 17-AAG 的最大耐受剂量,并评估该药物对患者肿瘤信号蛋白表达的影响。数据可用于分析药物剂量与疗效关系、探索生物标志物,以及预测治疗反应,为肿瘤精准治疗提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肺癌。目的: 确定 17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)在难治性或晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。 评估该药物对治疗开始时以及可能治疗后患者个体癌症中存在的信号蛋白表达的影响。大纲:这是一项两阶段、剂量递增、多中心研究。患者根据疾病(慢性粒细胞白血病[CML]或费城染色体[Ph]+急性淋巴细胞白血病[ALL] vs 实体瘤)进行分层。患者接受 17-N-烯丙基氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)静脉注射,持续 60-90 分钟,每周两次。在没有疾病进展的情况下,每 12 周重复疗程。

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer、Breast Cancer、Colorectal Cancer、Gastric Cancer、Head and Neck Cancer、Kidney Cancer、Leukemia、Lung Cancer、Melanoma (Skin)、Ovarian Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004065

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004065

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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。

数据说明

疾病:膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌、头颈癌、肾癌、白血病、肺癌。目的:* 确定17-N-烯丙氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)在难治性或晚期实体瘤或血液系统恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。* 评估该药物对治疗开始时及如可能治疗后患者个体癌症中存在的信号蛋白表达的影响。概述:这是一项两阶段、剂量递增的多中心研究。患者根据疾病(慢性髓性白血病[CML]或费城染色体[Ph]+急性淋巴细胞白血病[ALL]与实体瘤)进行分层。患者接受17-N-烯丙氨基-17-去甲氧基格尔德霉素(17-AAG)静脉注射,每次60-90分钟,每周两次。在没有疾病进展(CML或Ph+ ALL患者至少完成2个疗程后)或不可接受的毒性的情况下,每12周重复疗程。

  • 加速阶段:单个患者接受递增剂量的17-AAG,直至某患者首次出现3级或以上毒性反应,或两名不同患者在任何疗程中出现2级毒性反应。
  • 标准阶段:各层中3-6名患者组成的队列接受递增剂量的17-AAG,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中有2名或6名患者中有2名经历剂量限制性毒性反应之前的剂量。
    预计招募人数:本研究预计招募约51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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