Lenvatinib与Eribulin治疗晚期软组织肉瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Lenvatinib与Eribulin在晚期软组织肉瘤中的研究,覆盖平滑肌肉瘤、脂肪肉瘤、成人软组织肉瘤及晚期癌症人群

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clinicaltrials
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其他LeiomyosarcomaLiposarcomaSoft Tissue Sarcoma AdultAdvanced Cancer
Lenvatinib and Eribulin in Advanced Soft Tissue Sarcoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Lenvatinib与Eribulin治疗晚期软组织肉瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Lenvatinib与Eribulin在晚期软组织肉瘤中的研究,覆盖平滑肌肉瘤、脂肪肉瘤、成人软组织肉瘤及晚期癌症人群。源站描述提及FDA基于III期研究批准eribulin用于既往接受过含蒽环类方案的脂肪细胞性肉瘤,并指出eribulin在平滑肌肉瘤队列中虽未显著优于达卡巴嗪,但约5.1%患者出现部分缓解,提示其可能具有活性;然而在脂肪细胞性肉瘤和平滑肌肉瘤这两个最常见亚型中,ORR与PFS仍不理想,促使探索新的治疗选择。数据可用于相关肿瘤治疗研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:平滑肌肉瘤、脂肪肉瘤、成人软组织肉瘤、晚期癌症。近期,基于一项III期研究结果,美国食品药品监督管理局(FDA)批准eribulin用于治疗既往接受过含蒽环类方案的脂肪细胞性肉瘤,该研究显示与标准治疗达卡巴嗪相比总生存期(OS)改善。在该研究的平滑肌肉瘤队列中,尽管eribulin未显示出优于达卡巴嗪的显著获益,但仍有约5.1%接受eribulin治疗的平滑肌肉瘤患者出现部分缓解,提示eribulin可能对平滑肌肉瘤具有活性。然而,在两种最常见的软组织肉瘤(STS)亚型——脂肪细胞性肉瘤和平滑肌肉瘤中,总体缓解率(ORR)和无进展生存期(PFS)仍不理想,促使探索新的治疗选择

【主题与分类】

主题标签:Leiomyosarcoma、Liposarcoma、Soft Tissue Sarcoma Adult、Advanced Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03526679

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数据说明

疾病:平滑肌肉瘤、脂肪肉瘤、成人软组织肉瘤、晚期癌症。近期,基于一项III期研究结果——与标准治疗药物达卡巴嗪相比,艾日布林改善了总生存期(OS),美国食品药品监督管理局(FDA)批准艾日布林用于治疗既往接受过含蒽环类方案治疗的脂肪细胞性肉瘤。在该研究的平滑肌肉瘤队列中,尽管艾日布林未显示出优于达卡巴嗪的显著获益,但仍有约5.1%接受艾日布林治疗的平滑肌肉瘤患者出现部分缓解,提示艾日布林可能对平滑肌肉瘤具有活性。然而,在两种最常见的软组织肉瘤(STS)亚型——脂肪细胞性肉瘤和平滑肌肉瘤中,总缓解率(ORR)和无进展生存期(PFS)仍不令人满意,这促使人们为STS患者探索新的治疗选择。抗血管生成治疗在软组织肉瘤(ST)中已显示出有前景的结果。

帕唑帕尼是一种抗血管生成的多激酶抑制剂,在至少对一线全身化疗难治的软组织肉瘤(STS)患者中,与安慰剂相比显示出临床获益,中位无进展生存期(PFS)更长,为4.6个月。另一种抗血管生成靶向治疗药物瑞戈非尼在多种STS中与安慰剂相比显示出PFS的显著改善。在日本开展的一项针对实体瘤的乐伐替尼I期研究中,6例平滑肌肉瘤患者中有4例肿瘤缩小超过10%。此外,乐伐替尼的其他酪氨酸受体靶点,如成纤维细胞生长因子受体(FGFR)和血小板衍生生长因子受体(PDGFR),也可能在治疗STS中发挥作用。在高级别STS患者中,约30%的患者存在FGFR1扩增或过表达。FGFR1过表达的STS细胞系对FGFR抑制剂如BGJ398和AZD45475敏感。此外,PDGFRα的单克隆抗体奥拉单抗最近获FDA批准与多柔比星联合用于晚期STS,依据是一项随机研究中与单用多柔比星相比中位总生存期(OS)获益10个月。

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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