靶向ATR治疗软组织肉瘤
试验为多中心、前瞻性、开放标签、双臂、非比较性随机（2:1）设计，患者随机分配至A组（gemcitabine + berzosertib）或B组（gemcitabine），每两名A组患者对应一名B组患者
基本信息
资源简介
靶向ATR治疗软组织肉瘤
Targeting ATR in Soft-tissue Sarcomas 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的肿瘤领域临床试验数据集，聚焦成人平滑肌肉瘤（Leiomyosarcoma, Adult）这一适应人群。该试验采用多中心、前瞻性、开放标签、双臂、非比较性随机（2:1）设计，受试者被随机分配至A组（gemcitabine + berzosertib）或B组（gemcitabine），随机比例上每两名进入A组的患者对应一名进入B组的患者。数据集在本站归入“肿瘤 / 其他”分类，主题标签为成人平滑肌肉瘤，可为关注软组织肉瘤治疗研究的人员提供该试验的方案设计与分组信息。
【数据集背景】
软组织肉瘤是一类来源多样的恶性实体肿瘤，其中平滑肌肉瘤是较为常见的亚型之一，成人患者是主要受累人群。此类肿瘤的治疗选择有限，临床研究持续探索新的联合用药策略。该数据集所对应的试验以ATR为切入点，在标准化疗药物gemcitabine的基础上联合berzosertib，形成A组方案，并以单用gemcitabine的B组作为对照参照。试验采用非比较性设计，即不以两组间的直接优效性比较为主要目的，而是分别观察各臂的治疗表现；2:1的随机比例使联合用药组获得更多受试者暴露，有助于积累该方案的安全性及初步疗效信息。多中心、前瞻性的设置则意味着数据来自多个研究机构并按预先设定的方向前瞻性收集。
【数据内容】
数据集围绕成人平滑肌肉瘤这一适应症，记录该II期试验的设计要素与分组安排。核心内容包括：试验条件为成人平滑肌肉瘤；研究类型为多中心、前瞻性、开放标签、双臂、非比较性随机试验；随机比例为2:1；A组干预为gemcitabine联合berzosertib，B组干预为gemcitabine。主题标签同样指向成人平滑肌肉瘤。除上述设计与干预信息外，源站未提供具体的受试者数量、终点指标、入排标准、给药剂量与周期、随访时长及统计分析方法等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，即由试验申办方或研究者在该注册平台登记的研究记录。数据性质为临床试验注册信息，而非个体患者层面的原始数据。采集渠道为公开的临床试验注册库，内容反映登记时点所提交的试验方案概要。源站未提供具体的登记编号、首次登记日期、更新日期、申办方名称及参与中心名单。
【适用场景】
该数据集适用于以下用途：了解成人平滑肌肉瘤领域以ATR为靶点的II期试验设计思路；检索gemcitabine与berzosertib联合方案的临床试验登记信息；为系统评价或文献检索提供试验注册线索；作为研究选题、方案设计参考或患者招募信息查找的入口。由于数据为注册概要层面，不适合用于疗效或安全性的定量分析，也不适合作为个体化临床决策的依据。
【使用方法】
使用者可按数据集名称或主题标签“Leiomyosarcoma, Adult”进行检索，定位该试验记录；依据分组描述区分A组与B组方案及2:1随机比例，理解非比较性双臂设计的特点；结合“肿瘤 / 其他”分类在肿瘤相关数据集中筛选。若需更详细的方案内容，应回到源站查阅完整注册记录。源站未提供具体的数据字段结构、文件格式及访问接口说明。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册概要信息，具有来源明确、设计要素描述清晰的优点。其限制在于：内容范围限于注册记录所载信息，缺少受试者数量、终点、剂量、随访与统计方法等关键细节；非比较性设计意味着结果解读需谨慎，不能据此推断组间优劣；开放标签设计可能引入偏倚；注册信息可能随试验进展更新，使用时需核对源站最新版本。源站未提供数据完整性校验、更新频率及质量评估报告。
【引用与许可】
引用该数据集时应注明其来源于 clinicaltrials.gov 的相应试验记录。源站未提供具体的引用格式、许可条款及使用限制说明，使用前应查阅源站的相关政策。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04807816
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：平滑肌肉瘤，成人。这是一项多中心、前瞻性、开放标签、2臂、非比较性随机（2：1）II期试验。患者将被随机分配至A组（吉西他滨+berzosertib）和B组（吉西他滨），A组每随机分配两名患者对应B组一名患者。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
