曲妥珠单抗治疗转移性或复发性涎腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦曲妥珠单抗治疗转移性或复发性涎腺癌的临床研究。覆盖高级别黏液表皮样癌、复发性涎腺癌、腺泡细胞瘤、腺癌、低分化癌及 IVA-IVC 期涎腺癌等病种

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Recurrent Salivary Gland CancerSalivary Gland Acinic Cell TumorSalivary Gland AdenocarcinomaStage IVA Salivary Gland CancerStage IVB Salivary Gland CancerStage IVC Salivary Gland Cancer
Trastuzumab in Treating Patients With Metastatic or Recurrent Salivary Gland Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

曲妥珠单抗治疗转移性或复发性涎腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦曲妥珠单抗治疗转移性或复发性涎腺癌的临床研究。覆盖高级别黏液表皮样癌、复发性涎腺癌、腺泡细胞瘤、腺癌、低分化癌及 IVA-IVC 期涎腺癌等病种。源站描述列出主要目标:评估缓解率、一年无进展生存与总生存、毒性,以及 C-erb B2 癌蛋白表达、基因扩增和 EGFR 表达指标并探索其关系。数据可用于疗效与安全性预测、生物标志物关联分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:高级别涎腺黏液表皮样癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤、涎腺腺癌、涎腺低分化癌、IVA 期涎腺癌、IVB 期涎腺癌、IVC 期涎腺癌。主要目标:I. 评估接受曲妥珠单抗治疗的晚期高级别涎腺癌患者的缓解情况(确认和未确认的完全缓解和部分缓解)。II. 评估接受该方案治疗患者的一年无进展生存期和一年总生存期。III. 评估该组患者接受该治疗方案相关的毒性。IV. 测量 C-erb B2 癌蛋白表达和 C-erb B2 癌基因扩增的指标以及表皮生长因子受体表达,并探索其与 t

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Salivary Gland Cancer、Salivary Gland Acinic Cell Tumor、Salivary Gland Adenocarcinoma、Stage IVA Salivary Gland Cancer、Stage IVB Salivary Gland Cancer、Stage IVC Salivary Gland Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00126607

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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

疾病条件:高级别涎腺黏液表皮样癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤、涎腺腺癌、涎腺低分化癌、IVA期涎腺癌、IVB期涎腺癌、IVC期涎腺癌。主要目标:I. 评估接受曲妥珠单抗治疗的晚期高级别涎腺癌患者的缓解情况(确认和未确认的完全缓解及部分缓解)。II. 评估接受该方案治疗患者的一年无进展生存率和一年总生存率。III. 评估该治疗方案在该患者群体中的毒性。IV. 检测C-erb B2癌蛋白表达及C-erb B2癌基因扩增和表皮生长因子受体表达的指标,并初步探讨这些标志物与缓解、无进展生存率和总生存率之间的关系。方案概要:患者在第1、8、15和22天接受曲妥珠单抗(赫赛汀)静脉输注,输注时间30-90分钟。在无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。

完成研究治疗后,患者每8周随访一次,直至疾病进展,之后每3个月随访一次,持续1年,随后每6个月随访一次,直至自入组研究起满3年。

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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