盐酸厄洛替尼联合西妥昔单抗治疗晚期胃肠道癌、头颈癌、非小细胞肺癌或结直肠癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于盐酸厄洛替尼联合西妥昔单抗治疗晚期胃肠道癌、头颈癌、非小细胞肺癌或结直肠癌的临床研究
基本信息
资源简介
盐酸厄洛替尼联合西妥昔单抗治疗晚期胃肠道癌、头颈癌、非小细胞肺癌或结直肠癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于盐酸厄洛替尼联合西妥昔单抗治疗晚期胃肠道癌、头颈癌、非小细胞肺癌或结直肠癌的临床研究。研究主要目标为确定最大耐受剂量（MTD）及II期推荐剂量（RD），次要目标包括确定剂量限制性毒性（DLT），并通过皮肤与肿瘤活检分析表皮生长因子受体（EGFR）信号通路的分子抑制情况。数据覆盖KRAS野生型、不可治愈的胃肠道、头颈或非小细胞肺癌患者，可用于剂量探索、毒性预测及EGFR通路抑制相关建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：结肠腺癌、直肠腺癌、晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、胃肠道间质瘤、转移性胃肠道类癌、伴隐匿原发灶的转移性鳞状颈部癌、复发性口腔腺样囊性癌。主要目标：I. 确定最大耐受剂量（MTD）。II. 确定厄洛替尼（盐酸厄洛替尼）联合西妥昔单抗用于不可治愈的胃肠道、头颈或非小细胞肺癌且Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物（KRAS）野生型患者的II期推荐剂量（RD）。次要目标：I. 确定剂量限制性毒性（DLT）。II. 进行皮肤和肿瘤活检，以分析表皮生长因子受体（EGFR）信号通路的分子抑制情况，定义为≥
【主题与分类】
主题标签：Adenocarcinoma of the Colon、Adenocarcinoma of the Rectum、Advanced Adult Primary Liver Cancer、Carcinoma of the Appendix、Gastrointestinal Stromal Tumor、Recurrent Adult Primary Liver Cancer、Recurrent Anal Cancer、Recurrent Colon Cancer、Recurrent Esophageal Cancer、Recurrent Extrahepatic Bile Duct Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00397384
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00397384
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：结肠腺癌、直肠腺癌、晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、胃肠道间质瘤、转移性胃肠道类癌、转移性颈部鳞癌伴隐匿原发灶、复发性口腔腺样囊性癌。主要目标：I. 确定最大耐受剂量（MTD）。II. 确定厄洛替尼（盐酸厄洛替尼）与西妥昔单抗联合治疗不可治愈的胃肠道、头颈部或非小细胞肺癌且Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物（KRAS）野生型患者的II期推荐剂量（RD）。次要目标：I. 确定剂量限制性毒性（DLT）。II.
进行皮肤和肿瘤活检，以分析表皮生长因子受体（EGFR）信号通路的分子抑制情况，定义为在大多数患者中，皮肤或肿瘤组织中表皮生长因子（EGF）受体或其下游效应分子肿瘤蛋白（p）44/42丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）或蛋白激酶B（Akt）的磷酸化抑制≥ 75%，或增殖标志物Ki-67（Ki67）较基线下降≥ 25%。III. 确定最佳生物学剂量（OBD）。IV. 描述观察到的任何抗肿瘤效应。大纲：这是一项厄洛替尼盐酸盐的I期剂量递增研究。患者在第1、8和15天接受西妥昔单抗静脉注射（IV），历时1-2小时，并在第8-21天每天一次口服（PO）厄洛替尼盐酸盐。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复治疗。研究治疗完成后，对患者进行为期4周的随访。
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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