在头颈癌常规化疗和放疗基础上加用Ipatasertib的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期头颈鳞状细胞癌(HNSCC)等头颈部肿瘤,包括HPV介导的II/III期口咽癌、原发不明头颈癌及局部晚期下咽、喉、鼻腔、口腔鳞癌

基本信息
资源简介
在头颈癌常规化疗和放疗基础上加用Ipatasertib的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期头颈鳞状细胞癌(HNSCC)等头颈部肿瘤,包括HPV介导的II/III期口咽癌、原发不明头颈癌及局部晚期下咽、喉、鼻腔、口腔鳞癌。研究主要目标是确定Ipatasertib联合根治性放化疗的最大耐受剂量(MTD)和II期推荐剂量(RP2D),依据剂量限制性毒性(DLT)评估;次要目标为按CTCAE 5.0评估急性和晚期毒性。数据可用于毒性预测、剂量探索及联合治疗方案的安全性建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床II期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、临床III期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、原发不明的头颈癌、局部晚期头颈鳞状细胞癌、局部晚期下咽鳞状细胞癌、局部晚期喉鳞状细胞癌、局部晚期鼻腔鳞状细胞癌、局部晚期口腔鳞状细胞癌。主要目标:I. 基于剂量限制性毒性(DLT),确定ipatasertib联合根治性放化疗在局部晚期头颈鳞状细胞癌(HNSCC)中的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量(RP2D)。次要目标:I. 基于不良事件通用术语标准(CTCAE)5.0版,评估急性和晚期毒性。
【主题与分类】
主题标签:Maxillary Sinus Squamous Cell Carcinoma、Stage III Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage III Sinonasal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Sinonasal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Sinonasal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05172245
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05172245
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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:临床II期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,临床III期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,原发灶不明的头颈部癌,局部晚期头颈部鳞状细胞癌,局部晚期下咽鳞状细胞癌,局部晚期喉鳞状细胞癌,局部晚期鼻腔鳞状细胞癌,局部晚期口腔鳞状细胞癌。主要目的:I. 基于剂量限制性毒性(DLTs),确定ipatasertib联合根治性放化疗治疗局部晚期头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的最大耐受剂量(MTD)和推荐的2期剂量(RP2D)。次要目的:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版,评估急性和晚期毒性。II. 根据6个月和12个月时与基线不同的胃管依赖情况,评估长期吞咽功能。III. 确定规定放疗和化疗的持续时间和完成率。IV.
确定伊帕他塞替联合顺铂和放射治疗在口服伊帕他塞替患者中的药代动力学特征,基于峰浓度和谷浓度。V. 确定伊帕他塞替在MTD时的药效学效应,基于pAKT、pS6和pPRAS40作为AKT通路抑制的标志物,以及gamma-H2AX作为放射增敏的标志物。VI. 观察并记录伊帕他塞替、顺铂和放射治疗联合方案在HNSCC患者中的抗肿瘤活性(根据实体瘤疗效评价标准[RECIST]标准的客观缓解率、局部区域控制、无复发生存期和总生存期)。VII. 将疗效结局与肿瘤基因型相关联,基于治疗前活检标本的全外显子组测序。大纲:这是一项伊帕他塞替联合固定剂量顺铂和放射治疗的I期剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。剂量递增:患者口服(PO)伊帕他塞替,每日一次(QD)或每周一、周三和周五给药,具体取决于
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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