转移性鼻咽癌177Lu-DOTATATE II期研究(含安全性导入期)

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单臂、单中心的II期研究,针对转移性鼻咽癌患者评估177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate的疗效

National Cancer Centre, SingaporeNational Cancer Centre, Singapore
clinicaltrials
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医学影像预测Metastatic Nasopharyngeal Cancer
Phase II 177Lu-DOTATATE Study in Metastatic NPC With a Safety Run-in

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

转移性鼻咽癌177Lu-DOTATATE II期研究(含安全性导入期)

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单臂、单中心的II期研究,针对转移性鼻咽癌患者评估177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate的疗效。患者需先接受68Ga-DOTATATE扫描以判断是否适合治疗。研究采用A'Hern单阶段II期设计,检验6个月无进展生存率10%的零假设与25%的备择假设,计划入组25例患者,若6个月时存活且无进展者达5例或以上则拒绝零假设。该数据可用于了解该疗法的试验设计与疗效评估框架(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性鼻咽癌。这将是一项开放标签、单臂、单中心的II期研究,旨在评估177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate在转移性鼻咽癌中的疗效。患者首先需要接受68Ga-DOTATATE扫描,以确定他们是否适合接受177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate治疗。将采用A'Hern单阶段II期设计(A'Hern, 2001)开展试验。将检验6个月时真实PFS率为10%的零假设,对照25%的备择假设。总共将招募25名患者。如果在这25名患者中,6个月时有5名或更多患者存活且无进展,则拒绝零假设并宣称该治疗有前景。当6个月时真实PFS率为25%时,该设计将I类错误率控制在9.8%,并产生78.6%的把握度。前5名患

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Nasopharyngeal Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05198479

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:转移性鼻咽癌。本研究将是一项开放标签、单臂、单中心、II期研究,旨在评估177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate在转移性鼻咽癌中的疗效。患者首先需要接受68Ga-DOTATATE扫描,以确定其是否适合接受177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate治疗。试验将采用A’Hern单阶段II期设计(A’Hern,2001)进行。无效假设为6个月时真实PFS率为10%,将对照备择假设25%进行检验。计划共招募25例患者。如果这25例患者中有5例或更多在6个月时存活且无进展,则拒绝无效假设,并宣称该治疗具有前景。该设计将I类错误率控制在9.8%,当6个月时真实PFS率为25%时,把握度为78.6%。前5例患者第一个周期将接受180mCi的177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate;如果第一个周期后未出现>2级毒性,则其余3个周期接受200mCi。如果出现>G2毒性,则其余周期将以180mCi继续进行。

将在前5例患者完成后进行安全性审查。若无显著毒性,其余患者将接受200mCi,共4个周期。若接受200mCi的患者在第2至第4周期出现显著毒性,其余患者将接受180mCi,共4个周期。若接受180mCi的患者在第2至第4周期出现显著毒性,其余患者将接受160mCi,共4个周期。每周期177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate治疗后1小时和96小时将进行剂量测定扫描。在研究治疗期间将评估177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate的安全性和耐受性。将在基线时、第1周期后(第4周)和第4周期后(第28周)进行FDG PET/CT扫描和68Ga-DOTATATE扫描。将在第12周、第24周进行CT扫描,然后从第40周开始每3个月进行一次。177Lu-DOTA0-Tyr3-Octreotate治疗将

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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