HER3-DXd治疗乳腺癌与非小细胞肺癌脑转移及实体瘤软脑膜病变

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于HER3-DXd治疗转移性乳腺癌、晚期非小细胞鳞状肺癌、成人实体瘤伴脑转移或软脑膜病变的国际多中心、单臂、多队列、最优Simon设计II期临床试验

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医学影像预测Metastatic Breast CancerSolid Tumor, Adult
HER3-DXd in Breast Cancer and NSCLC Brain Metastases and Solid Tumor Leptomeningeal Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

HER3-DXd治疗乳腺癌与非小细胞肺癌脑转移及实体瘤软脑膜病变

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于HER3-DXd治疗转移性乳腺癌、晚期非小细胞鳞状肺癌、成人实体瘤伴脑转移或软脑膜病变的国际多中心、单臂、多队列、最优Simon设计II期临床试验。数据覆盖患者人群、干预药物及入组条件等信息,可用于了解HER3-DXd在脑转移和软脑膜病变中的研究设计、适用人群及潜在疗效评估,支持肿瘤治疗领域的临床研究与预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性乳腺癌、晚期非小细胞鳞状肺癌、实体瘤、成人。在这项国际、多中心、单臂、多队列、最优Simon设计的II期临床试验中,患者将接受HER3-DXd治疗,这是一种新型抗体药物偶联物(ADC),特异性靶向HER3蛋白(该蛋白表达于肿瘤细胞表面),并连接有deruxtecan。年龄≥18岁的男性或女性患者,患有MBC或aNSCLC且局部治疗后BM未经治疗或进展,或实体瘤患者为初治LMD或放疗后LMD复发,且无需立即局部治疗。除LMD患者(队列3)外,所有患者必须在晚期阶段接受过一线全身治疗。注I:符合条件的乳腺癌(BC)患者的既往全身治疗 w

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Breast Cancer、Solid Tumor, Adult。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05865990

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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:转移性乳腺癌、晚期非小细胞鳞状肺癌、实体瘤、成人。在这项国际、多中心、单臂、多队列、最优Simon设计II期临床试验中,患者将接受HER3-DXd治疗,这是一种新型抗体药物偶联物(ADC),特异性靶向HER3蛋白(表达于肿瘤细胞表面),并与德鲁替康相连。年龄≥18岁的男性或女性患者,患有转移性乳腺癌或晚期非小细胞肺癌,局部治疗后脑转移未经治疗或进展,或实体瘤患者为初治软脑膜转移或放疗后软脑膜转移复发,且无需立即局部治疗。除软脑膜转移患者(队列3)外,所有患者必须在晚期阶段接受过一线全身治疗。注I:符合条件的乳腺癌(BC)患者的既往全身治疗定义如下:* 三阴性乳腺癌(TNBC)患者必须至少接受过一线针对晚期疾病的既往全身治疗。

  • 管腔型乳腺癌患者必须在晚期阶段接受过至少一线内分泌治疗和一线化疗。 * HER2阳性乳腺癌患者必须在晚期阶段接受过至少两种既往抗HER2靶向治疗后出现疾病进展。 注二:符合条件非小细胞肺癌患者的既往全身治疗定义如下: * 允许无或有表皮生长因子受体及其他激活性驱动基因改变的患者。 * 具有激活性驱动基因改变的患者必须接受过至少一线获批的基因型导向治疗。 * 接受厄洛替尼、吉非替尼、阿法替尼或达克替尼一线治疗后出现EGFR T790M突变的患者,必须接受过二线奥希替尼治疗,并有治疗期间影像学疾病进展的记录。 确认合格后,患者将被分配至以下三个研究队列之一: * 队列1(N=20):I期10例患者,II期10例患者

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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