NDV-01(缓释吉西他滨-多西他赛)治疗非肌层浸润性膀胱癌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NDV-01(缓释吉西他滨-多西他赛)在非肌层浸润性膀胱癌受试者中的研究,涵盖膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌、浅表性(非浸润性)膀胱癌、膀胱尿路上皮癌、复发性尿路上皮癌及泌尿系统肿瘤等条件

Relmada Therapeutics, Inc.Relmada Therapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他分类Urothelial Carcinoma BladderUrothelial Carcinoma RecurrentUrologic Cancer
A Study of NDV-01 (Sustained-release Gemcitabine-docetaxel) in Participants With Non-muscle Invasive Bladder Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

NDV-01(缓释吉西他滨-多西他赛)治疗非肌层浸润性膀胱癌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NDV-01(缓释吉西他滨-多西他赛)在非肌层浸润性膀胱癌受试者中的研究,涵盖膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌、浅表性(非浸润性)膀胱癌、膀胱尿路上皮癌、复发性尿路上皮癌及泌尿系统肿瘤等条件。研究包含两个队列,其中队列1(中危)为随机、开放标签、平行组、多中心、3期研究,评估 NDV-01 相较观察在中危非肌层浸润性膀胱癌受试者中的疗效与安全性,入组需符合 AUA/SUO 指南定义并具备至少一项指定风险因素。可用于膀胱癌治疗与临床研究相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌,膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌浅表性(非浸润性),膀胱尿路上皮癌,复发性尿路上皮癌,泌尿系统肿瘤。该研究由两个队列组成,详见后续章节。队列1(中危)队列1是一项随机、开放标签、平行组、多中心、3期研究,评估 NDV-01 与观察相比在组织学确诊的 IR-NMIBC 受试者中的疗效和安全性。合格受试者必须符合 AUA/泌尿肿瘤学会(SUO)指南定义的 IR-NMIBC,并至少具备以下风险因素之一:多个 LG 肿瘤(Ta)、孤立性 LG 肿瘤 >3 cm、孤立性 HG 肿瘤 < 3 cm、LG 肿瘤早期复发(<1年)、频繁复发(>1次/年),或既往膀胱内化疗后复发。LG

【主题与分类】

主题标签:Urothelial Carcinoma Bladder、Urothelial Carcinoma Recurrent、Urologic Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07464145

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数据说明

疾病:膀胱(尿路上皮、移行细胞)癌,膀胱(尿路上皮、移行细胞)浅表性(非浸润性)癌,膀胱尿路上皮癌,复发性尿路上皮癌,泌尿系统癌症。本研究包括两个队列,具体描述见下文各节。队列1(中危)队列1是一项随机、开放标签、平行分组、多中心的3期研究,旨在评估NDV-01与观察相比在组织学确诊为中危非肌层浸润性膀胱癌(IR-NMIBC)受试者中的疗效和安全性。符合条件的受试者必须根据美国泌尿外科协会/泌尿肿瘤学会(AUA/SUO)指南定义患有IR-NMIBC,并至少具有以下一项危险因素:多发性低级别(LG)肿瘤(Ta)、孤立性LG肿瘤>3 cm、孤立性高级别(HG)肿瘤<3 cm、LG肿瘤早期复发(<1年)、频繁复发(>1次/年),或既往膀胱内化疗后复发。LGT1肿瘤除外。使受试者符合研究资格的IR-NMIBC诊断必须在随机化前90天内。

队列1的所有参与者均将接受经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT),并完全切除所有乳头状病变,且在随机化前90天内被确认无疾病。所有入组参与者均须经组织学确诊为IR-NMIBC。目标入组276名参与者,按1:1随机分配(每组N=138)至接受NDV-01治疗(治疗组)或观察(对照组)。参与者将根据以下因素进行分层:1)低级别与高级别疾病;2)围手术期化疗的使用(是/否)。符合条件的参与者应在随机化前90天内接受过TURBT或肿瘤切除。根据研究者的决定和当地标准治疗,TURBT手术可包括单剂围手术期化疗。治疗组参与者将在治疗阶段第1天(即第0周开始)通过尿道导管将NDV-01灌注至膀胱,NDV-01将每两周给药一次,持续12周,随后自第1天起每月进行一次维持治疗,最长持续12个月。对照组参与者将接受膀胱镜检查、尿细胞学检查和活检(如

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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