口服STAT3抑制剂TTI-101用于晚期癌症患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为口服STAT3抑制剂TTI-101在晚期癌症患者中的应用,覆盖乳腺癌、头颈鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、肝细胞癌、结直肠癌、胃腺癌、黑色素瘤及晚期癌症

Tvardi Therapeutics, IncorporatedTvardi Therapeutics, Incorporated
clinicaltrials
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时间序列预测Breast CancerHead and Neck Squamous Cell CarcinomaNon Small Cell Lung CancerHepatocellular CancerColorectal CancerGastric AdenocarcinomaMelanomaAdvanced Cancer
Oral STAT3 Inhibitor, TTI-101, in Patients With Advanced Cancers

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

口服STAT3抑制剂TTI-101用于晚期癌症患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为口服STAT3抑制剂TTI-101在晚期癌症患者中的应用,覆盖乳腺癌、头颈鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、肝细胞癌、结直肠癌、胃腺癌、黑色素瘤及晚期癌症。源站描述指出STAT3是介导细胞外肽类激素信号传入细胞核的七种相关蛋白家族成员之一,是癌症多数关键特征与促成因素的主调控因子,涉及细胞增殖、抗凋亡、转移、免疫逃逸、肿瘤血管生成、上皮间质转化、DNA损伤应答及Warburg效应,并介导癌基因成瘾、支持肿瘤起始性癌症干细胞的自我更新。可用于围绕STAT3通路与上述癌种的机制及干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:乳腺癌、头颈鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、肝细胞癌、结直肠癌、胃腺癌、黑色素瘤、晚期癌症。信号转导与转录激活因子3(STAT3)是七种密切相关蛋白家族成员之一,负责将肽类激素信号从细胞外表面传递至细胞核。STAT3是癌症大多数关键特征与促成因素的主调控因子,包括细胞增殖、抗凋亡、转移、免疫逃逸、肿瘤血管生成、上皮间质转化(EMT)、DNA损伤应答以及Warburg效应。STAT3还是癌基因成瘾的关键介质,并支持肿瘤起始性癌症干细胞的自我更新,这些干细胞在多种肿瘤中参与癌症发生、癌症维持和复发。S

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Non Small Cell Lung Cancer、Hepatocellular Cancer、Colorectal Cancer、Gastric Adenocarcinoma、Melanoma、Advanced Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03195699

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌、非小细胞肺癌、肝细胞癌、结直肠癌、胃腺癌、黑色素瘤、晚期癌症。信号转导和转录激活因子3(STAT3)是七个密切相关的蛋白质家族成员之一,负责将肽类激素信号从细胞外表面传递至细胞核。STAT3是癌症大多数关键标志和促成因素的主要调节因子,包括细胞增殖、抗凋亡、转移、免疫逃逸、肿瘤血管生成、上皮间质转化(EMT)、DNA损伤反应和瓦伯格效应。STAT3还是癌基因成瘾的关键介质,并支持肿瘤起始癌症干细胞的自我更新,这些干细胞有助于多种类型肿瘤的癌症发生、癌症维持和复发。

STAT3活性在约50%的所有癌症中升高,这要么是由于天然存在的STAT3突变,正如在人类炎性肝细胞腺瘤和大颗粒淋巴细胞白血病中所证实的那样,要么更常见的是由于STAT3上游信号分子的激活,包括受体酪氨酸激酶(RTK;例如表皮生长因子受体,EGFR)、酪氨酸激酶相关受体(例如IL-6细胞因子受体家族或G蛋白偶联受体,GPCR)以及Src激酶(例如Src、Lck、Hck、Lyn、Fyn或Fgr)。因此,STAT3是药物开发的一个有吸引力的靶点,用于治疗多种类型的癌症,包括乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)、非小细胞肺癌(NSCLC)、肝细胞癌(HCC)、结直肠癌(CRC)、胃腺癌和黑色素瘤。

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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