西罗莫司与环磷酰胺治疗转移性或不可切除黏液样脂肪肉瘤及软骨肉瘤

源站描述指出,软骨肉瘤与脂肪肉瘤包含不同亚型,患者生存期差异大,现有治疗以广泛手术切除为主,但局部复发或转移患者预后差。小鼠模型显示抑制 mTOR 可阻止肿瘤生长,多项针对骨或软组织肉瘤的 mTOR 抑制剂临床研究显示出有希望的结果

Leiden University Medical CenterLeiden University Medical Center
clinicaltrials
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时间序列Conventional ChondrosarcomaMyxoid LiposarcomaMesenchymal ChondrosarcomaDedifferentiated Chondrosarcoma
Sirolimus and Cyclophosphamide in Metastatic or Unresectable Myxoid Liposarcoma and Chondrosarcoma

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

西罗莫司与环磷酰胺治疗转移性或不可切除黏液样脂肪肉瘤及软骨肉瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于转移性或不可切除的黏液样脂肪肉瘤及软骨肉瘤,涵盖 Conventional Chondrosarcoma、Myxoid Liposarcoma、Mesenchymal Chondrosarcoma 和 Dedifferentiated Chondrosarcoma 等亚型。源站描述指出,软骨肉瘤与脂肪肉瘤包含不同亚型,患者生存期差异大,现有治疗以广泛手术切除为主,但局部复发或转移患者预后差。小鼠模型显示抑制 mTOR 可阻止肿瘤生长,多项针对骨或软组织肉瘤的 mTOR 抑制剂临床研究显示出有希望的结果。该数据可用于了解相关临床试验背景与治疗研究方向(来源 clinicaltr。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:经典型软骨肉瘤、黏液样脂肪肉瘤、间叶性软骨肉瘤、去分化软骨肉瘤。软骨肉瘤和脂肪肉瘤由不同亚型组成,患者生存期差异很大。目前的治疗选择包括广泛手术切除,然而对于局部复发或转移性疾病患者,结局较差。正在评估的新治疗选择和小鼠模型显示,体内抑制哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)可以阻止肿瘤生长。mTOR 是一种激酶,存在于两种复合物中,从而激活多条通路。已知异常的 mTOR 信号传导参与癌细胞存活。已开展多项针对骨或软组织肉瘤患者接受 mTOR 抑制剂治疗的临床研究,并显示出有希望的结果。从这些研究中,研究者可以得出结论,c

【主题与分类】

主题标签:Conventional Chondrosarcoma、Myxoid Liposarcoma、Mesenchymal Chondrosarcoma、Dedifferentiated Chondrosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02821507

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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:传统型软骨肉瘤、黏液样脂肪肉瘤、间叶性软骨肉瘤、去分化软骨肉瘤。软骨肉瘤和脂肪肉瘤由不同亚型组成,患者生存期差异较大。目前的治疗方案包括广泛手术切除,然而对于局部复发或转移性疾病患者,预后较差。正在评估新的治疗方案,小鼠模型体内实验显示,抑制哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)可阻止肿瘤生长。mTOR是一种激酶,存在于两种复合物中,从而激活多条通路。已知mTOR信号异常参与癌细胞存活。已开展多项针对骨或软组织肉瘤患者使用mTOR抑制剂的临床研究,结果显示出良好前景。从这些研究中,研究者可以得出结论:mTOR抑制剂联合环磷酰胺在软骨肉瘤中显示出良好前景。

由于不可切除和转移性软骨肉瘤或黏液样脂肪肉瘤缺乏其他治疗选择,Eurosarc联盟(www.eurosarc.eu)决定按照共同方案,采用西罗莫司联合环磷酰胺对这类患者进行标准化治疗,并在当前临床研究方案中使用生长调节指数进行评估。

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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