索拉非尼治疗转移性、局部晚期或复发性肉瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录索拉非尼治疗转移性、局部晚期或复发性肉瘤患者的临床试验信息,覆盖成人血管肉瘤、上皮样肉瘤、平滑肌肉瘤、恶性纤维组织细胞瘤、神经纤维肉瘤、滑膜肉瘤、卵巢肉瘤及复发性成人软组织肉瘤等亚型

基本信息
资源简介
索拉非尼治疗转移性、局部晚期或复发性肉瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录索拉非尼治疗转移性、局部晚期或复发性肉瘤患者的临床试验信息,覆盖成人血管肉瘤、上皮样肉瘤、平滑肌肉瘤、恶性纤维组织细胞瘤、神经纤维肉瘤、滑膜肉瘤、卵巢肉瘤及复发性成人软组织肉瘤等亚型。主要终点为按 RECIST 评估的各层患者缓解率(CR+PR),次要目标包括无进展生存期、总生存期、索拉非尼药代动力学、B-raf 突变频率及其与疗效或耐药的相关性,以及治疗前肿瘤标本中 Ras-raf 激酶通路激活情况。可用于肉瘤治疗反应与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人血管肉瘤、成人上皮样肉瘤、成人平滑肌肉瘤、成人恶性纤维组织细胞瘤、成人神经纤维肉瘤、成人滑膜肉瘤、卵巢肉瘤、复发性成人软组织肉瘤。主要目标:I. 主要终点为按 RECIST 定义,各层肉瘤患者接受索拉非尼治疗的缓解率(CR+PR)。次要目标:I. 无进展生存期(定义为 CR + PR + SD,在 3 个月或 6 个月时评估)。II. 总生存期。III. 索拉非尼在该患者人群中的药代动力学(所有中心将参与)。IV. 作为本研究一部分接受治疗的患者肉瘤中 B-raf 突变的频率,及其与索拉非尼缓解或耐药的相关性(所有中心将参与)。V. 治疗前已有肿瘤标本中的 Ras-raf 激酶通路激活(石蜡切片免疫组化;al
【主题与分类】
主题标签:Adult Angiosarcoma、Adult Epithelioid Sarcoma、Adult Leiomyosarcoma、Adult Malignant Fibrous Histiocytoma、Adult Neurofibrosarcoma、Adult Synovial Sarcoma、Ovarian Sarcoma、Recurrent Adult Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Uterine Sarcoma、Stage III Adult Soft Tissue Sarcoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00245102
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00245102
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:成人血管肉瘤、成人上皮样肉瘤、成人平滑肌肉瘤、成人恶性纤维组织细胞瘤、成人神经纤维肉瘤、成人滑膜肉瘤、卵巢肉瘤、复发性成人软组织肉瘤。主要目标:I. 主要终点是按照RECIST标准定义的,接受索拉非尼治疗的各层肉瘤患者的缓解率(CR+PR)。次要目标:I. 无进展生存期(定义为CR+PR+SD,在3个月或6个月时评估)。II. 总生存期。III. 索拉非尼在该患者群体中的药代动力学(所有中心都将参与)。IV. 作为本研究一部分接受治疗的患者肉瘤中B-raf突变的频率及其与索拉非尼缓解或耐药的相关性(所有中心都将参与)。V. 治疗前现有肿瘤标本中Ras-raf激酶通路的激活情况(石蜡切片免疫组化;所有中心都将参与)。VI. 仅在MSKCC:治疗前后标本中ras信号下游事件的变化,特别是ERK磷酸化的抑制。仅血管肉瘤和MPNST患者将接受活检(最多10名患者)。VII.
仅在MSKCC进行:循环内皮细胞(CECs)、VE-钙黏蛋白水平及可溶性蛋白水平(VEGF、bFGF、内皮抑素)作为开始索拉非尼治疗前后血管生成的指标。概要:这是一项开放标签、非随机、多中心研究。患者根据肉瘤组织学类型分层(血管肉瘤 vs 恶性外周神经鞘瘤 vs 平滑肌肉瘤[自2006年11月29日起停止招募] vs 高级别未分化多形性肉瘤[即恶性纤维组织细胞瘤(包括黏液纤维肉瘤)(自2006年11月29日起停止招募)] vs 滑膜肉瘤(自2006年11月29日起停止招募) vs 所有其他类型的肉瘤)。患者在第1-28天每天两次口服索拉非尼。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个疗程。研究完成后,对患者进行为期4周的随访。
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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