Erlotinib、Docetaxel与放疗治疗III或IV期头颈部鳞状细胞癌

源站描述为一项多中心研究,对象为局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者,干预方案为erlotinib hydrochloride联合docetaxel及放疗,主要目标为确定疾病进展时间,次要目标包括客观缓解率、局部区域控制率、缓解持续时间、失败模式、总生存及毒性,并评估肿瘤组织及/或周围黏膜中生物相关标志物的

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clinicaltrials
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基因组预测Head and Neck Cancer
Erlotinib, Docetaxel, and Radiation Therapy in Stage III or Stage IV Squamous Cell Carcinoma of the Head and Neck

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Erlotinib、Docetaxel与放疗治疗III或IV期头颈部鳞状细胞癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Head and Neck Cancer,属于肿瘤/其他分类。源站描述为一项多中心研究,对象为局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者,干预方案为erlotinib hydrochloride联合docetaxel及放疗,主要目标为确定疾病进展时间,次要目标包括客观缓解率、局部区域控制率、缓解持续时间、失败模式、总生存及毒性,并评估肿瘤组织及/或周围黏膜中生物相关标志物的剂量与效应。数据可用于治疗方案疗效与安全性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:头颈部癌。目的:主要确定接受erlotinib hydrochloride联合docetaxel和放疗的局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者的疾病进展时间。次要确定接受该方案治疗患者的客观缓解率、局部区域控制率、缓解持续时间、失败模式和总生存。确定该方案在这些患者中的毒性。确定该治疗对肿瘤组织和/或周围黏膜中生物相关标志物的剂量和效应。方案概述:这是一项多中心研究。患者每日口服erlotinib hydrochloride一次,最长2年,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。从第3周开始,患者每周接受一次docetaxel静脉输注,持续1小时,并接受放疗(可能为调强

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00720304

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00720304

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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:头颈部癌。目的:主要目的 * 确定局部晚期头颈部鳞状细胞癌患者接受盐酸厄洛替尼联合多西他赛和放疗后的疾病进展时间。次要目的 * 确定接受该方案治疗患者的客观缓解率、局部区域控制率、缓解持续时间、失败模式及总生存期。* 确定该方案在这些患者中的毒性。* 确定该治疗对肿瘤组织和/或周围黏膜中生物相关标志物的剂量及影响。方案概要:这是一项多中心研究。患者每日口服盐酸厄洛替尼一次,持续最长2年,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。从第3周开始,患者在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每周接受一次多西他赛静脉输注(1小时),并每日接受一次放疗(可为调强放疗),持续8周。放化疗完成后6-8周,基线时有N2或以上颈部淋巴结受累或存在残留病灶的患者可接受手术。

研究治疗期间疾病持续存在的患者,在放化疗完成后6-12周接受挽救性手术。患者在基线和研究期间定期接受血液样本采集、组织活检、黏膜刮取和唾液采集。样本通过酶联免疫吸附试验(ELISA)、免疫组织化学、荧光原位杂交(FISH)和PCR进行分析,检测血管生成活性标志物(VEGF、sVEGFR-2、sKIT、ICAM和PDGF)、药代动力学研究、基因表达谱以及人乳头瘤病毒DNA。研究治疗完成后,患者将在1年内每4-8周接受一次评估,随后1年内每3个月一次,再1年内每4个月一次,再2年内每6个月一次,此后每年一次。

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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