拓扑替康联合放疗治疗实体瘤或淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为拓扑替康联合每日高剂量胸部放疗治疗实体瘤或淋巴瘤。源站描述涵盖食管癌、肺癌和淋巴瘤患者,研究目标包括确定最大耐受剂量与安全性、评估毒性反应、通过血浆水平估算组织与肿瘤中拓扑替康浓度、用 Western blot 和免疫组化分析拓扑异构酶 I

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Esophageal CancerLung CancerLymphoma
Topotecan and Radiation Therapy in Treating Patients With Solid Tumors or Lymphoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

拓扑替康联合放疗治疗实体瘤或淋巴瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为拓扑替康联合每日高剂量胸部放疗治疗实体瘤或淋巴瘤。源站描述涵盖食管癌、肺癌和淋巴瘤患者,研究目标包括确定最大耐受剂量与安全性、评估毒性反应、通过血浆水平估算组织与肿瘤中拓扑替康浓度、用 Western blot 和免疫组化分析拓扑异构酶 I 水平、判断拓扑替康是否诱导外周血淋巴细胞凋亡,以及检测治疗前后肿瘤组织中拓扑异构酶 I、DNA 损伤、拓扑异构酶 I/DNA 复合物和凋亡事件。可用于放疗联合化疗的毒性预测与放射增敏机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:食管癌、肺癌、淋巴瘤。目标:I. 确定拓扑替康(TOPO)联合每日高剂量胸部放疗至总剂量 60 Gy 在实体瘤或淋巴瘤患者中的最大耐受剂量和安全性特征。II. 评估该治疗中所遇毒性效应的定性和定量性质。III. 通过评估血浆 TOPO 水平,估算放疗期间组织和肿瘤中的 TOPO 浓度。IV. 使用 Western blot 和免疫组化染色,评估 TOPO/放疗对外周血淋巴细胞(PBL)中拓扑异构酶 I 水平的影响。V. 确定 TOPO 是否在该患者群体的 PBL 中诱导凋亡。VI. 检查治疗前和治疗后的肿瘤组织(如有),以检测拓扑异构酶 I 水平、DNA 损伤、拓扑异构酶 I/DNA 复合物和凋亡事件。概述:放射增敏

【主题与分类】

主题标签:Esophageal Cancer、Lung Cancer、Lymphoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00002625

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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:食管癌、肺癌、淋巴瘤。目的:I. 确定拓扑替康(TOPO)与每日高剂量胸部放疗(总剂量60 Gy)联合应用于实体瘤或淋巴瘤患者时的最大耐受剂量和安全性特征。II. 评估该治疗中出现的毒性反应的定性和定量性质。III. 通过评估血浆TOPO水平,估计放疗期间组织和肿瘤中的TOPO浓度。IV. 使用蛋白质印迹法和免疫组织化学染色,评估TOPO/放疗对外周血淋巴细胞(PBL)中拓扑异构酶I水平的影响。V. 确定TOPO是否在该患者群体的PBL中诱导凋亡。VI. 检查治疗前和治疗后(如有)肿瘤组织中的拓扑异构酶I水平、DNA损伤、拓扑异构酶I/DNA复合物以及凋亡事件。大纲:放射增敏加放疗。拓扑替康,TOPO,NSC-609699;加使用线性加速器的外照射,光子能量在4至10 MV之间(电子可用于推量野)。

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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