S0716 Vandetanib联合Docetaxel治疗晚期实体瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录S0716研究,针对晚期实体瘤患者,涵盖乳腺癌、头颈癌、肺癌、前列腺癌及未明确成人实体瘤

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蛋白质预测Breast CancerHead and Neck CancerLung CancerProstate Cancer
S0716 Vandetanib and Docetaxel in Treating Patients With Advanced Solid Tumors

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

S0716 Vandetanib联合Docetaxel治疗晚期实体瘤患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录S0716研究,针对晚期实体瘤患者,涵盖乳腺癌、头颈癌、肺癌、前列腺癌及未明确成人实体瘤。研究通过药效动力学终点(pERK、pKDR、pEGFR抑制百分比)探讨Vandetanib联合Docetaxel在肿瘤组织中的差异生物学效应,并与药代动力学进行关联,同时推荐最佳生物学剂量。次要目标包括关联两个剂量水平的安全性与药代动力学,并探索血清蛋白质组学、微血管密度(CD31)和细胞死亡(TUNEL)等科学相关性。可用于联合用药的药效与药代关联分析及剂量预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、头颈癌、肺癌、前列腺癌、未明确成人实体瘤、方案特定。目的:主要 通过药效动力学终点(pERK、pKDR和pEGFR抑制百分比)研究肿瘤组织中的差异生物学效应,及其与Vandetanib联合Docetaxel在晚期实体瘤患者中的药代动力学的相关性。 将药效动力学终点与该联合方案在这些患者中的药代动力学相关联。 推荐该联合方案用于进一步测试的最佳生物学剂量。次要 将两个剂量水平Vandetanib联合Docetaxel给药时的药代动力学与安全性特征相关联。* 研究科学相关性,包括血清蛋白质组学和微血管密度(CD31)及细胞死亡(TUNEL)u

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Head and Neck Cancer、Lung Cancer、Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00937417

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病类型:乳腺癌、头颈部癌、肺癌、前列腺癌、未明确的成人实体瘤、特定方案。目的:主要目的* 通过药效学终点(pERK、pKDR和pEGFR抑制百分比)探究肿瘤组织中的差异性生物学效应,并研究这些效应与凡德他尼联合多西他赛在晚期实体瘤患者中的药代动力学相关性。* 将这些药效学终点与该联合方案在这些患者中的药代动力学相关联。* 推荐该联合方案的最佳生物学剂量,以供进一步测试。次要目的* 探讨凡德他尼两个剂量水平与多西他赛联合给药时的药代动力学与安全性特征的相关性。* 研究科学相关性,包括血清蛋白质组学、微血管密度(CD31)和细胞死亡(TUNEL),使用基线和治疗期间采集的肿瘤组织活检样本。* 确定基线时有可测量病灶的患者的客观缓解情况。大纲:这是一项多中心研究。患者在第1天接受多西他赛静脉注射,历时1小时,第1-21天每日一次口服凡德他尼。

在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每21天重复一个疗程。治疗6周后,对多西他赛临床获益但耐受性差的患者,可继续单独使用凡德他尼治疗。定期采集血浆样本,用于药代动力学分析、凡德他尼谷浓度测定、血清生物标志物分析及血清蛋白质组学研究。基线和第36-38天之间各采集一次肿瘤组织样本,用于药效动力学分析。完成研究治疗后,对患者进行最长28天的随访。

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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