Onvansertib联合NALIRIFOX一线治疗晚期胰腺癌

胰腺癌是致死性疾病,预计2030年将成为仅次于肺癌的第二大癌症相关死因。美国每年逾62,000人确诊,约90%在5年内死亡

University of Kansas Medical CenterUniversity of Kansas Medical Center
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基因组预测Pancreatic Cancer
Onvansertib in Combination With NALIRIFOX for First Line Treatment of Advanced Pancreatic Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

Onvansertib联合NALIRIFOX一线治疗晚期胰腺癌

胰腺癌是致死性疾病,预计2030年将成为仅次于肺癌的第二大癌症相关死因。美国每年逾62,000人确诊,约90%在5年内死亡。转移性且体能状态良好患者的标准联合方案均较吉西他滨单药有生存优势。KRAS是胰腺腺癌最常见突变癌基因,几乎所有肿瘤中突变,驱动生长、耐药和转移,但尚无有效RAS抑制剂获批。本研究将探讨onvansertib作为PLK1特异性ATP竞争性口服抑制剂(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胰腺癌。胰腺癌是一种致命疾病,到2030年将成为仅次于肺癌的癌症相关死亡第二大原因。美国每年有超过62,000人被诊断出该病,约90%的患者在5年内死于该病。在转移性情况下,NALIRIFOX、FOLFIRINOX和白蛋白结合型紫杉醇-吉西他滨是体能状态良好(Eastern Cooperative Oncology Group [ECOG] 0/1)患者的标准治疗选择。这三种联合方案均显示出较既往标准以吉西他滨为基础的治疗具有生存优势:NALIRIFOX/FOLFIRINOX的总生存期(OS)为11.1个月,白蛋白结合型紫杉醇-吉西他滨为8.7个月,而吉西他滨单药为6.7个月。当前亟需利用现有和新兴的治疗策略来改善患者治疗。KRAS是胰腺腺癌中最常发生突变的癌基因,并且在几乎所有肿瘤中均发生突变。突变KRAS对PDAC生长至关重要,其中组成性激活的RAS蛋白促进肿瘤发生、治疗耐药和转移。尽管针对KRAS开展了研究和药物开发工作,但尚无有效的RAS抑制剂获批用于治疗携带KRAS突变的胰腺癌。KRAS突变PDAC患者预后差,且缺乏KRAS靶向治疗,凸显了开发针对KRAS的新型疗法的紧迫性。本研究将研究onvansertib(也称为PCM-075和NMS-1286937),它是首个进入临床试验的口服PLK1特异性三磷酸腺苷竞争性抑制剂,并已在不同临床前模型中证实具有抗肿瘤活性。

【主题与分类】

主题标签:Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06736717

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数据说明

疾病:胰腺癌。胰腺癌是一种致命疾病,到2030年将成为仅次于肺癌的癌症相关死亡第二大原因。美国每年有超过62,000人被诊断出该病,约90%的患者在5年内死于该病。在转移性情况下,NALIRIFOX、FOLFIRINOX和白蛋白结合型紫杉醇-吉西他滨是体能状态良好(Eastern Cooperative Oncology Group [ECOG] 0/1)患者的标准治疗选择。这三种联合方案均显示出较既往标准以吉西他滨为基础的治疗具有生存优势:NALIRIFOX/FOLFIRINOX的总生存期(OS)为11.1个月,白蛋白结合型紫杉醇-吉西他滨为8.7个月,而吉西他滨单药为6.7个月。当前亟需利用现有和新兴的治疗策略来改善患者治疗。KRAS是胰腺腺癌中最常发生突变的癌基因,并且在几乎所有肿瘤中均发生突变。突变KRAS对PDAC生长至关重要,其中组成性激活的RAS蛋白促进肿瘤发生、治疗耐药和转移。尽管针对KRAS开展了研究和药物开发工作,但尚无有效的RAS抑制剂获批用于治疗携带KRAS突变的胰腺癌。KRAS突变PDAC患者预后差,且缺乏KRAS靶向治疗,凸显了开发针对KRAS的新型疗法的紧迫性。本研究将研究onvansertib(也称为PCM-075和NMS-1286937),它是首个进入临床试验的口服PLK1特异性三磷酸腺苷竞争性抑制剂,并已在不同临床前模型中证实具有抗肿瘤活性。

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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