芬维A胺黏膜黏附贴片:口腔癌前病变成人中口腔癌预防疗效评价

针对口腔白斑和口腔异常增生,先评估单次芬维A胺贴剂药代动力学:贴于阻生下颌第三磨牙上方口腔黏膜15分钟,移除后取唾液和血清并切除该黏膜;若未达0.1-3.0 µM目标水平则调整贴敷时间

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clinicaltrials
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医学影像预测Oral LeukoplakiaOral Dysplasia
Fenretinide Mucoadhesive Patch: Evaluation of Oral Cancer Prevention Efficacy in Adults With Premalignant Oral Lesions.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

芬维A胺黏膜黏附贴片:口腔癌前病变成人中口腔癌预防疗效评价

针对口腔白斑和口腔异常增生,先评估单次芬维A胺贴剂药代动力学:贴于阻生下颌第三磨牙上方口腔黏膜15分钟,移除后取唾液和血清并切除该黏膜;若未达0.1-3.0 µM目标水平则调整贴敷时间。随后开展多剂量、单中心、黏膜黏附芬维A胺贴研究,评估其对显微确诊口腔上皮内瘤变(OIN)的化学预防效果。参与者知情同意后行初始切开活检,建立组织病理诊断和杂合性缺失指数(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:口腔白斑,口腔发育不良。1 方案摘要 总体设计 正在对接受择期口腔外科手术(第三磨牙拔除)的患者进行初始单贴剂应用药代动力学分析,以确定在目标组织口腔上皮部位达到预定芬维A胺水平(0.1-3.0 µM)所需的贴剂应用时间长度。潜在参与者将在其强制性治疗前筛查检查期间被招募。有兴趣参与的人在知情同意后,将接受单次芬维A胺贴剂应用于覆盖阻生下颌第三磨牙的口腔黏膜上,并留置15分钟。去除贴剂后立即采集唾液和血清样本。随后,作为其骨阻生第三磨牙拔除手术的初始部分,将切除受治疗的口腔黏膜。如果15分钟应用不足以在全部5名参与者中达到目标芬维A胺水平,则后续参与者(n=3)将签署知情同意,接受修改后的贴剂应用时间。这项多剂量、研究者发起、单中心、仅活性制剂的临床研究旨在评估黏膜黏附芬维A胺贴剂对显微镜下确诊的癌前口腔上皮病变(口腔上皮内瘤变,OIN)的化学预防疗效。前瞻性患者将从因临床病变疑似OIN而被转诊至俄亥俄州立大学牙科学院管理的患者中招募。我们还有一个大型患者队列(>200),这些患者因既往诊断为癌前口腔上皮病变而处于长期随访中。在咨询和知情同意预约之后,所有参与者都将接受病变的初始切开活检,该组织将用于建立基线治疗前参数(组织病理学诊断和杂合性缺失指数)。癌前口腔上皮

【主题与分类】

主题标签:Oral Leukoplakia、Oral Dysplasia。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07149220

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数据说明

条件:口腔白斑,口腔发育不良。1 方案摘要 总体设计 正在对接受择期口腔外科手术(第三磨牙拔除)的患者进行初始单贴剂应用药代动力学分析,以确定在目标组织口腔上皮部位达到预定芬维A胺水平(0.1-3.0 µM)所需的贴剂应用时间长度。潜在参与者将在其强制性治疗前筛查检查期间被招募。有兴趣参与的人在知情同意后,将接受单次芬维A胺贴剂应用于覆盖阻生下颌第三磨牙的口腔黏膜上,并留置15分钟。去除贴剂后立即采集唾液和血清样本。随后,作为其骨阻生第三磨牙拔除手术的初始部分,将切除受治疗的口腔黏膜。如果15分钟应用不足以在全部5名参与者中达到目标芬维A胺水平,则后续参与者(n=3)将签署知情同意,接受修改后的贴剂应用时间。这项多剂量、研究者发起、单中心、仅活性制剂的临床研究旨在评估黏膜黏附芬维A胺贴剂对显微镜下确诊的癌前口腔上皮病变(口腔上皮内瘤变,OIN)的化学预防疗效。前瞻性患者将从因临床病变疑似OIN而被转诊至俄亥俄州立大学牙科学院管理的患者中招募。我们还有一个大型患者队列(>200),这些患者因既往诊断为癌前口腔上皮病变而处于长期随访中。在咨询和知情同意预约之后,所有参与者都将接受病变的初始切开活检,该组织将用于建立基线治疗前参数(组织病理学诊断和杂合性缺失指数)。癌前口腔上皮

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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