缓解放射相关心脏病的药物治疗
胸部肿瘤放疗可致放射性心脏病,目前无既定药物预防策略。研究提示他汀和ACE抑制剂可能保护心脏。本前瞻性随机安慰剂对照II期混合分散试验,拟入组接受标准放疗且预计心脏至少10%体积接受≥25 Gy EQD2者,随机给安慰剂或阿托伐他汀20 mg加赖诺普利5 mg每日,放疗期间及治疗后6个月用药,以心肌

基本信息
资源简介
缓解放射相关心脏病的药物治疗
胸部肿瘤放疗可致放射性心脏病,目前无既定药物预防策略。研究提示他汀和ACE抑制剂可能保护心脏。本前瞻性随机安慰剂对照II期混合分散试验,拟入组接受标准放疗且预计心脏至少10%体积接受≥25 Gy EQD2者,随机给安慰剂或阿托伐他汀20 mg加赖诺普利5 mg每日,放疗期间及治疗后6个月用药,以心肌灌注成像如PET评估能否减少放射性心肌血流下降(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胸壁肿瘤、乳腺癌、肺癌、食管癌、纵隔癌、脊柱转移瘤、脊柱肿瘤、胸部肿瘤。放射治疗是胸部区域肿瘤的重要治疗手段,包括乳腺癌、肺癌、食管癌、纵隔癌和脊柱转移瘤。尽管技术进步已减少治疗相关疾病和死亡,但心脏受到的辐射暴露仍可在幸存者中导致相当高的放射性心脏病(RIHD)发生率。例如,在接受心脏平均剂量20 Gy或更高的非小细胞肺癌患者中,约21%会在2年内发生主要不良心脏事件(MACE)。在乳腺癌患者中,心脏平均剂量每增加1 Gy,MACE风险约增加7%。目前尚无已确立的用于预防或减少RIHD的药物治疗策略。临床前和临床研究显示,他汀类药物和血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂可能有助于减少放射性心脏病(RIHD)。他汀类药物和ACE抑制剂通常耐受性良好,有仿制药可用,并常用于帮助预防心血管疾病。它们可能通过减少血管内衬损伤(内皮损伤)、微血管功能障碍、动脉粥样硬化、血流减少(缺血)和纤维化(瘢痕形成)来保护心脏。本研究是一项前瞻性、随机、安慰剂对照的II期混合去中心化试验。接受标准放射治疗且预计心脏至少10%将接受至少25 Gy等效剂量(EQD2)的患者,将被随机分配接受以下任一方案: 安慰剂,或 阿托伐他汀20 mg联合赖诺普利5 mg,每日一次。 这些药物将在放射治疗期间服用,并在治疗后继续服用6个月。本研究旨在确定该干预能否减少放射相关的心脏血流减少,采用心肌灌注成像(如正电子发射断层扫描(PET))进行测量;PET常用于评估冠心病风险。
【主题与分类】
主题标签:Chest Wall Tumor、Breast Cancer、Lung Cancer、Esophageal Cancer、Mediastinal Cancers、Spine Metastases、Spinal Tumor、Thoracic Cancer、Thoracic Neoplasms。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07685938
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胸壁肿瘤、乳腺癌、肺癌、食管癌、纵隔癌、脊柱转移瘤、脊柱肿瘤、胸部肿瘤。放射治疗是胸部区域肿瘤的重要治疗手段,包括乳腺癌、肺癌、食管癌、纵隔癌和脊柱转移瘤。尽管技术进步已减少治疗相关疾病和死亡,但心脏受到的辐射暴露仍可在幸存者中导致相当高的放射性心脏病(RIHD)发生率。例如,在接受心脏平均剂量20 Gy或更高的非小细胞肺癌患者中,约21%会在2年内发生主要不良心脏事件(MACE)。在乳腺癌患者中,心脏平均剂量每增加1 Gy,MACE风险约增加7%。目前尚无已确立的用于预防或减少RIHD的药物治疗策略。临床前和临床研究显示,他汀类药物和血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂可能有助于减少放射性心脏病(RIHD)。他汀类药物和ACE抑制剂通常耐受性良好,有仿制药可用,并常用于帮助预防心血管疾病。它们可能通过减少血管内衬损伤(内皮损伤)、微血管功能障碍、动脉粥样硬化、血流减少(缺血)和纤维化(瘢痕形成)来保护心脏。本研究是一项前瞻性、随机、安慰剂对照的II期混合去中心化试验。接受标准放射治疗且预计心脏至少10%将接受至少25 Gy等效剂量(EQD2)的患者,将被随机分配接受以下任一方案:
- 安慰剂,或
- 阿托伐他汀20 mg联合赖诺普利5 mg,每日一次。
这些药物将在放射治疗期间服用,并在治疗后继续服用6个月。本研究旨在确定该干预能否减少放射相关的心脏血流减少,采用心肌灌注成像(如正电子发射断层扫描(PET))进行测量;PET常用于评估冠心病风险。
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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