吉非替尼治疗进展性转移性神经内分泌肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于进展性转移性神经内分泌肿瘤患者使用吉非替尼(ZD1839)治疗的临床研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测GastrinomaGlucagonomaInsulinomaPancreatic Polypeptide TumorRecurrent Islet Cell CarcinomaSomatostatinomaWDHA Syndrome
Gefitinib in Treating Patients With Progressive Metastatic Neuroendocrine Tumors

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

吉非替尼治疗进展性转移性神经内分泌肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于进展性转移性神经内分泌肿瘤患者使用吉非替尼(ZD1839)治疗的临床研究。覆盖胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、胰岛素瘤、转移性胃肠道类癌瘤、胰腺多肽瘤、复发性胃肠道类癌瘤、复发性胰岛细胞癌和生长抑素瘤等病种。主要目标是确定6个月无进展生存率,次要目标包括客观肿瘤缓解率、无进展生存期与进展时间、循环激素水平改善、总生存期,并探索肿瘤分子特征以理解EGFR表达及其抑制的作用。数据可用于肿瘤治疗反应预测与生存分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、胰岛素瘤、转移性胃肠道类癌瘤、胰腺多肽瘤、复发性胃肠道类癌瘤、复发性胰岛细胞癌、生长抑素瘤。主要目标:I. 确定接受ZD1839治疗的进展性晚期神经内分泌肿瘤患者的6个月无进展生存率。次要目标:I. 客观肿瘤缓解率。II. 无进展生存期和进展时间。III. 循环激素水平的改善。IV. 总生存期。V. 我们将探索这些肿瘤的分子特征,以试图理解EGFR表达及其被ZD1839抑制在神经内分泌肿瘤中的作用。在可能的情况下,将在治疗前和治疗后的肿瘤活检中进行测量:EGFR表达和基因扩增(EGFR的IHC和磷酸化

【主题与分类】

主题标签:Gastrinoma、Glucagonoma、Insulinoma、Pancreatic Polypeptide Tumor、Recurrent Islet Cell Carcinoma、Somatostatinoma、WDHA Syndrome。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00075439

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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

疾病类型:胃泌素瘤、胰高血糖素瘤、胰岛素瘤、转移性胃肠道类癌瘤、胰多肽瘤、复发性胃肠道类癌瘤、复发性胰岛细胞癌、生长抑素瘤。主要目标:I. 确定接受ZD1839治疗的进展性晚期神经内分泌肿瘤患者的6个月无进展生存率。次要目标:I. 客观肿瘤缓解率。II. 无进展生存期和至进展时间。III. 循环激素水平的改善。IV. 总生存期。V. 我们将探索这些肿瘤的分子特征,以试图理解EGFR表达及其被ZD1839抑制在神经内分泌肿瘤中的作用。在可能的情况下,将在治疗前和治疗后的肿瘤活检标本上进行以下检测:EGFR表达和基因扩增(EGFR和磷酸化EGFR的免疫组织化学,基因扩增的原位杂交);Ras/Raf/MAPK通路的激活(磷酸化MAPK的免疫组织化学);细胞增殖(Ki-67染色);细胞凋亡(TUNEL检测)。研究方案:这是一项多中心研究。

患者根据疾病类型(类癌与胰岛细胞及其他神经内分泌肿瘤)进行分层。患者在第1-28天每日口服吉非替尼一次。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复疗程。患者每3个月随访一次,直至疾病进展,此后每6个月随访一次,自研究入组起最长随访2年。

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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