联合化疗联合或不联合 Ganitumab 治疗新诊断转移性 Ewing 肉瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新诊断转移性 Ewing 肉瘤患者,比较多药联合化疗基础上加用或不加用 ganitumab(AMG 479)的治疗方案

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Metastatic Ewing Sarcoma
Combination Chemotherapy With or Without Ganitumab in Treating Patients With Newly Diagnosed Metastatic Ewing Sarcoma

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

联合化疗联合或不联合 Ganitumab 治疗新诊断转移性 Ewing 肉瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新诊断转移性 Ewing 肉瘤患者,比较多药联合化疗基础上加用或不加用 ganitumab(AMG 479)的治疗方案。覆盖条件包括转移性 Ewing 肉瘤、骨、骨髓及肺的转移性恶性肿瘤,以及骨和软组织的外周原始神经外胚层肿瘤。主要目标为评估无事件生存期是否因加用 ganitumab 而改善,次要目标包括毒性描述与总生存期比较,并包含探索性目标。可用于肿瘤治疗疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性 Ewing 肉瘤、骨转移性恶性肿瘤、骨髓转移性恶性肿瘤、肺转移性恶性肿瘤、骨转移性外周原始神经外胚层肿瘤、软组织外周原始神经外胚层肿瘤。主要目标:I. 确定在新诊断转移性 Ewing 肉瘤患者中,多药联合化疗加用 ganitumab(AMG 479)是否改善无事件生存期(EFS)。次要目标:I. 描述在新诊断转移性 Ewing 肉瘤患者的多模式治疗中加用 ganitumab 的毒性。II. 比较新诊断转移性 Ewing 肉瘤患者接受多药联合化疗加用与不加用 ganitumab 的总生存期。探索性目标:I. 比较骨髓 resp

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Ewing Sarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02306161

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:转移性尤文肉瘤、骨转移性恶性肿瘤、骨髓转移性恶性肿瘤、肺转移性恶性肿瘤、骨转移性外周原始神经外胚层肿瘤、软组织外周原始神经外胚层肿瘤。主要目标:I. 确定新诊断的转移性尤文肉瘤患者接受多药化疗联合ganitumab(AMG 479)治疗是否能改善无事件生存期(EFS)。次要目标:I. 描述新诊断的转移性尤文肉瘤患者在多模式治疗中加入ganitumab的毒性。II. 比较新诊断的转移性尤文肉瘤患者接受多药化疗联合或不联合ganitumab的总生存期。探索性目标:I. 比较新诊断的转移性尤文肉瘤患者接受多药化疗联合或不联合ganitumab的骨髓缓解率。II.

描述对新诊断转移性尤文肉瘤患者在多模式治疗后接受6个月ganitumab单药维持治疗的毒性。III. 描述在年龄<21岁、接受18 mg/kg剂量治疗的尤文肉瘤患者队列中ganitumab的谷浓度。IV. 描述对新诊断转移性尤文肉瘤患者骨转移灶进行大分割立体定向体部放疗(SBRT)的可行性及局部失败率。V. 确定在接受间隔压缩化疗联合或不联合ganitumab治疗的新诊断转移性尤文肉瘤患者中,基于胰岛素样生长因子1(IGF-1)通路血清标志物的无事件生存期(EFS)、总生存期、骨髓缓解率和毒性是否存在差异。VI. 确定在接受间隔压缩化疗联合或不联合ganitumab治疗的新诊断转移性尤文肉瘤患者中,基于蛋白质、脱氧核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)标志物的EFS、总生存期和骨髓缓解率是否存在差异。VII.

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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