Ropidoxuridine联合放疗治疗晚期胃肠道癌症
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于口服Ropidoxuridine(IPdR)联合调强放疗(IMRT)治疗晚期胃肠道癌症的I期剂量递增试验

基本信息
资源简介
Ropidoxuridine联合放疗治疗晚期胃肠道癌症
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于口服Ropidoxuridine(IPdR)联合调强放疗(IMRT)治疗晚期胃肠道癌症的I期剂量递增试验。覆盖晚期胆管癌、II期食管癌AJCC v7、II期及IIA/IIB期胰腺癌AJCC v6和v7、III期结肠癌AJCC v7等适应症。主要目标是确定安全性和最大耐受剂量(MTD),次要目标包括观察抗肿瘤活性、建立药代动力学及评估生化效应。可用于安全性预测、剂量探索及疗效相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期胆管癌、II期食管癌AJCC v7、II期胰腺癌AJCC v6和v7、IIA期食管癌AJCC v7、IIA期胰腺癌AJCC v6和v7、IIB期食管癌AJCC v7、IIB期胰腺癌AJCC v6和v7、III期结肠癌AJCC v7。主要目标:I. 开展一项I期剂量递增试验,确定口服(po)IPdR(ropidoxuridine)每日连续28天给药联合同步调强放射治疗(IMRT)在接受姑息性放疗的晚期胃肠道癌症患者中的安全性和最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 建立每日口服IPdR连续28天的药代动力学。III. 对在MTD治疗的患者的生化证据进行评估,以确定IPdR效应在无
【主题与分类】
主题标签:Advanced Bile Duct Carcinoma、Stage II Esophageal Cancer AJCC v7、Stage IIA Esophageal Cancer AJCC v7、Stage IIB Esophageal Cancer AJCC v7、Stage III Colon Cancer AJCC v7、Stage III Esophageal Cancer AJCC v7、Stage III Gastric Cancer AJCC v7、Stage III Liver Cancer、Stage III Rectal Cancer AJCC v7、Stage IIIA Colon Cancer AJCC v7。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02381561
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:晚期胆管癌、食管癌AJCC第7版II期、胰腺癌AJCC第6版和第7版II期、食管癌AJCC第7版IIA期、胰腺癌AJCC第6版和第7版IIA期、食管癌AJCC第7版IIB期、胰腺癌AJCC第6版和第7版IIB期、结肠癌AJCC第7版III期。主要目标:I. 开展一项I期剂量递增试验,确定口服(po)IPdR(罗匹多苷)连续28天每日给药联合同步调强放射治疗(IMRT)在接受姑息性放疗的晚期胃肠道肿瘤患者中的安全性和最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 观察并记录抗肿瘤活性。II. 建立每日口服IPdR连续28天给药的药代动力学特征。III. 对于在MTD水平接受治疗的患者,通过流式细胞术和高效液相色谱(HPLC)分析测定碘脱氧尿苷(IUdR)-脱氧核糖核酸(DNA)细胞掺入百分比,评估正常组织(循环粒细胞)和肿瘤组织(在可获得肿瘤组织的患者中)中IPdR效应的生化证据。IV.
评估%IUdR-DNA细胞掺入(通过流式细胞术和HPLC的研究性实验室检测方法测定)作为IPdR探索性生物标志物的用途,针对以下效应:在接受IPdR最大耐受剂量(MTD)治疗的胃肠道(GI)癌症患者中,第8天肿瘤活检样本的%IUdR-DNA肿瘤细胞掺入,作为采用实体瘤疗效评价标准(RECIST)评估肿瘤放射增敏的探索性生物标志物。V. 评估%IUdR-DNA细胞掺入(通过流式细胞术和HPLC的研究性实验室检测方法测定)作为IPdR探索性生物标志物的用途,针对以下效应:在28天IPdR MTD给药期间每周、第29天及第8周采集的患者循环粒细胞中的%IUdR-DNA细胞掺入,作为通过全血细胞计数(CBC)/分类计数测定的IPdR对骨髓全身毒性的探索性生物标志物。大纲:这是一项ropidoxuridine剂量递增研究。在放疗前30分钟至2小时开始
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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