EP0057纳米颗粒喜树碱联合Olaparib治疗复发难治性小细胞肺癌试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为EP0057(一种纳米颗粒喜树碱)联合Olaparib治疗复发/难治性小细胞肺癌的临床试验

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Urothelial CarcinomaUrothelial CancerLung NeoplasmsSmall Cell Lung CancerProstate Cancer
Trial of EP0057, a Nanoparticle Camptothecin With Olaparib in People With Relapsed/Refractory Small Cell Lung Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

EP0057纳米颗粒喜树碱联合Olaparib治疗复发难治性小细胞肺癌试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为EP0057(一种纳米颗粒喜树碱)联合Olaparib治疗复发/难治性小细胞肺癌的临床试验。源站描述覆盖尿路上皮癌、肺癌、小细胞肺癌和前列腺癌等条件,并说明小细胞肺癌侵袭性强、初期对化疗敏感但易复发耐药,尿路上皮癌在男女中的发病顺位,以及前列腺癌对雄激素剥夺治疗的中位敏感持续时间为24-36个月且易产生耐药。数据可用于了解PARP抑制剂联合化疗在肺癌等领域的临床研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:尿路上皮癌、尿路上皮癌、肺肿瘤、小细胞肺癌、前列腺癌。背景: 小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性强、预后差的癌症。 尽管最初对化疗高度敏感,但SCLC会迅速复发,并在几个月内对治疗产生耐药。 膀胱尿路上皮癌(UC)是男性中第四常见的恶性肿瘤,女性中第九常见。 前列腺癌是美国男性中最常见的癌症。虽然前列腺癌最初对雄激素剥夺疗法(ADT)有反应,但中位敏感持续时间为24-36个月。此外,患者会对当前治疗方案产生耐药。* 在肺癌和ot的临床前数据基础上,将聚腺苷二磷酸核糖聚合酶(PARP)抑制剂与化疗联合使用

【主题与分类】

主题标签:Urothelial Carcinoma、Urothelial Cancer、Lung Neoplasms、Small Cell 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/NCT02769962

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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:尿路上皮癌、尿路上皮肿瘤、肺肿瘤、小细胞肺癌、前列腺癌。背景:* 小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性强、预后差的癌症。* 尽管最初对化疗高度敏感,但SCLC很快复发,并在几个月内对治疗变得难治。* 膀胱尿路上皮癌(UC)是男性中第四大常见恶性肿瘤,女性中第九大常见。* 前列腺癌是美国男性中最常见的癌症。虽然前列腺癌最初对雄激素剥夺疗法(ADT)有反应,但敏感性的中位持续时间为24-36个月。此外,患者对当前治疗方案会产生耐药性。* 在肺癌和其他癌症的临床前数据基础上,使用聚腺苷二磷酸核糖聚合酶(PARP)抑制剂联合化疗,支持了PARP抑制剂能增强脱氧核糖核酸(DNA)损伤疗法效果的观点。

  • 尽管在临床前模型中显示出高度协同活性,但将PARP抑制剂与喜树碱类药物联合使用的人体研究由于联合用药毒性增强,未能转化为临床获益。
  • 提高喜树碱类药物与增强其活性的药物(如PARP抑制剂)联合使用能力的一种方法是采用可最大限度减少对正常组织毒性的替代制剂。
  • EP0057(原CRLX101)是一种纳米颗粒药物偶联物,由20(S)-喜树碱(一种强效且高选择性的拓扑异构酶I抑制剂)与线性环糊精聚乙二醇基聚合物偶联而成。
  • 奥拉帕尼是一种PARP抑制剂,适用于既往接受过三线或以上化疗的、携带有害或疑似有害胚系乳腺癌基因(BRCA)突变的晚期卵巢癌患者的单药治疗。奥拉帕尼具有已确立的安全性特征,目前正在多种不同癌症中开展研究。
    目的:
  • I期:确定最大耐受剂量(MTD)/推荐II期

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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