Trametinib 提高复发或转移性甲状腺癌患者肿瘤碘摄取的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Trametinib 用于提高复发或转移性甲状腺癌患者肿瘤碘摄取的研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Metastatic Thyroid Gland CarcinomaRecurrent Thyroid Gland CarcinomaRefractory Thyroid Gland Carcinoma
Trametinib in Increasing Tumoral Iodine Incorporation in Patients With Recurrent or Metastatic Thyroid Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Trametinib 提高复发或转移性甲状腺癌患者肿瘤碘摄取的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Trametinib 用于提高复发或转移性甲状腺癌患者肿瘤碘摄取的研究。覆盖转移性、低分化、复发、难治性甲状腺癌及 AJCC v7 IV期、IVA期甲状腺滤泡癌和乳头状癌等条件。主要目标包括评估 Trametinib 联合放射性碘治疗后 6 个月无疾病进展生存比例(RECIST v1.1 标准,队列A),以及评估 6 个月客观缓解率。数据可用于甲状腺癌靶向联合放疗的疗效预测与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性甲状腺癌、低分化甲状腺癌、复发性甲状腺癌、难治性甲状腺癌、AJCC v7 IV期甲状腺滤泡癌、AJCC v7 IV期甲状腺乳头状癌、AJCC v7 IVA期甲状腺滤泡癌、AJCC v7 IVA期甲状腺乳头状癌。主要目标:I. 通过确定在 Trametinib 联合放射性碘(RAI)治疗后,根据实体瘤疗效评价标准 1.1 版(RECIST 1.1版)标准,6 个月时无疾病进展的存活患者比例,来评估 Trametinib 增强放射性碘(RAI)活性的效果。(队列A)II. 通过确定放射性碘治疗后 6 个月时的客观缓解率(ORR),来评估 Trametinib 增强 RAI 活性的效果

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Thyroid Gland Carcinoma、Recurrent Thyroid Gland Carcinoma、Refractory Thyroid Gland Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02152995

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数据说明

适应症:转移性甲状腺癌、低分化甲状腺癌、复发性甲状腺癌、难治性甲状腺癌、AJCC第7版IV期甲状腺滤泡状癌、AJCC第7版IV期甲状腺乳头状癌、AJCC第7版IVA期甲状腺滤泡状癌、AJCC第7版IVA期甲状腺乳头状癌。

主要目标:

I. 通过确定在接受放射性碘(RAI)与曲美替尼联合治疗后的患者中,根据实体瘤疗效评价标准第1.1版(RECIST第1.1版)标准,6个月时无疾病进展的存活患者比例,来评估曲美替尼增强放射性碘(RAI)活性的效果。(队列A)

II. 通过确定在接受放射性碘(RAI)与曲美替尼联合治疗后的6个月时的客观缓解率(ORR),来评估曲美替尼增强RAI活性的效果。(队列A)

III. 确定接受曲美替尼治疗后,通过碘-124(I-124)正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)病灶剂量测定量化的肿瘤碘摄取增加的患者比例。

(队列B)次要目标:I. 确定接受曲美替尼治疗后,通过I-124 PET/CT病灶剂量测定量化的肿瘤碘摄取增加的患者比例。(队列A)II. 评估曲美替尼联合或不联合RAI的安全性和耐受性。(队列A)III. 评估接受RAI治疗的患者甲状腺球蛋白水平的变化。(队列A)IV. 探索肿瘤中存在的基因组改变和/或曲美替尼诱导的肿瘤药效学变化与临床结果之间的潜在相关性。(探索性)(队列A)V. 通过确定与曲美替尼联合给药后接受RAI治疗6个月时的ORR,评估曲美替尼增强RAI活性的效果。(队列B)VI. 通过确定与曲美替尼联合给药后接受RAI治疗6个月时根据RECIST v 1.1标准无疾病进展的存活患者比例,评估曲美替尼增强RAI活性的效果。

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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