结直肠癌肺转移的在体肺灌注(IVLP)

本研究针对肺转移和转移性结直肠癌,探索手术时将化疗直接送入肺部的体内肺灌注(IVLP)新技术,以期杀死肺内微小癌细胞并减少其他器官副作用

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
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其他Lung MetastasesColorectal Cancer MetastaticColorectal Cancer
In Vivo Lung Perfusion (IVLP) for Colorectal Cancer Metastatic to Lung

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

结直肠癌肺转移的在体肺灌注(IVLP)

本研究针对肺转移和转移性结直肠癌,探索手术时将化疗直接送入肺部的体内肺灌注(IVLP)新技术,以期杀死肺内微小癌细胞并减少其他器官副作用。该技术已在肉瘤I期研究中应用,现扩展至结直肠癌转移。参与者经IVLP向一侧肺接受奥沙利铂,密切观察副作用;若副作用不严重,后续参与者接受更高剂量,直至出现严重但暂时的副作用。另一侧肺不灌注,以限制单肺毒性并比较两侧差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺转移、转移性结直肠癌、结直肠癌。本研究正在探索一种在手术时将化疗药物直接输送到肺部的新技术。将化疗药物直接输送到肺部,可能杀死手术时肺部存在的任何微小癌细胞,同时使身体其他主要器官免受化疗副作用的影响。该技术称为在体肺灌注(In Vivo Lung Perfusion,IVLP)。在 University Health Network,该 IVLP 技术最近已用于一项针对肉瘤患者的 I 期研究,我们现在正将这一经验扩展至结直肠癌转移患者。本研究的目的是检验 IVLP 技术的安全性,并确定在人体中合适的剂量。参与者通过 IVLP 将奥沙利铂注入一侧肺,并接受密切监测,以了解他们出现哪些副作用,并确保副作用不严重。如果副作用不严重,则会邀请更多参与者加入研究,并给予更高剂量的奥沙利铂。较晚加入研究的参与者将比较早加入的参与者接受更高剂量的奥沙利铂。这一过程将持续到找到一个会引起严重但暂时性副作用的剂量为止。不会给予高于该剂量的剂量。另一侧肺不会灌注任何药物,以便将不可预见的毒性限制在单侧肺,并观察一侧肺是否比另一侧表现更好。

【主题与分类】

主题标签:Lung Metastases、Colorectal Cancer Metastatic、Colorectal Cancer。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05611034

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数据说明

疾病:肺转移、转移性结直肠癌、结直肠癌。本研究正在探索一种在手术时将化疗药物直接输送到肺部的新技术。将化疗药物直接输送到肺部,可能杀死手术时肺部存在的任何微小癌细胞,同时使身体其他主要器官免受化疗副作用的影响。该技术称为在体肺灌注(In Vivo Lung Perfusion,IVLP)。在 University Health Network,该 IVLP 技术最近已用于一项针对肉瘤患者的 I 期研究,我们现在正将这一经验扩展至结直肠癌转移患者。本研究的目的是检验 IVLP 技术的安全性,并确定在人体中合适的剂量。参与者通过 IVLP 将奥沙利铂注入一侧肺,并接受密切监测,以了解他们出现哪些副作用,并确保副作用不严重。如果副作用不严重,则会邀请更多参与者加入研究,并给予更高剂量的奥沙利铂。较晚加入研究的参与者将比较早加入的参与者接受更高剂量的奥沙利铂。这一过程将持续到找到一个会引起严重但暂时性副作用的剂量为止。不会给予高于该剂量的剂量。另一侧肺不会灌注任何药物,以便将不可预见的毒性限制在单侧肺,并观察一侧肺是否比另一侧表现更好。

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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