放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-satoreotide治疗复发或进展性脑膜瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为使用放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-satoreotide治疗复发或进展性脑膜瘤

University Hospital, Basel, SwitzerlandUniversity Hospital, Basel, Switzerland
clinicaltrials
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医学影像Meningioma
Treatment of Recurrent or Progressive Meningiomas With the Radiolabelled Somatostatin Antagonist 177Lu-satoreotide

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-satoreotide治疗复发或进展性脑膜瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为使用放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-satoreotide治疗复发或进展性脑膜瘤。源站描述指出生长抑素受体亚型2(sstr2)在70-100%的脑膜瘤中高表达,是诊疗一体化的靶点;新开发的177Lu-DOTA-JR11对sstr2具有高结合亲和力,可能优于现有类似物。数据可用于脑膜瘤靶向放射性核素治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑膜瘤。生长抑素受体亚型2(sstr2)已被鉴定为一种肽类激素受体,在70-100%的脑膜瘤中高表达,是所谓“诊疗一体化”应用的有吸引力的靶点,该应用将分子影像与使用放射性标记生长抑素类似物的靶向放射性核素治疗相结合。新开发的放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-DOTA-JR11已被证明对sstr2具有高结合亲和力,提示其在晚期脑膜瘤治疗中的疗效高于目前可用的生长抑素类似物(如177Lu-DOTATOC、177Lu-DOTATATE)。因此,已提出假设:与177Lu-DOTATOC相比,177Lu-DOTA-JR11具有改善的治疗指数(肿瘤与剂量限制器官剂量比),并且可安全用于晚期、复发或进展性患者的PRRT。

【主题与分类】

主题标签:Meningioma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04997317

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04997317

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    • 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。

数据说明

疾病:脑膜瘤。生长抑素受体亚型2(sstr2)已被确认为一种肽类激素受体,在70%至100%的脑膜瘤中高表达,这使其成为所谓“诊疗一体化”应用的一个有吸引力的靶点,该应用将分子影像与使用放射性标记生长抑素类似物的靶向放射性核素治疗相结合。新开发的放射性标记生长抑素拮抗剂177Lu-DOTA-JR11已显示出对sstr2的高结合亲和力,提示其在晚期脑膜瘤治疗中比目前可用的生长抑素类似物(如177Lu-DOTATOC、177Lu-DOTATATE)具有更高的疗效。因此,提出了如下假设:与177Lu-DOTATOC相比,177Lu-DOTA-JR11具有改善的治疗指数(肿瘤与剂量限制器官剂量之比),并且可安全用于晚期、复发或进展性脑膜瘤患者的PRRT。

这项两步式0期/I-II期研究的目的在于:a) 在同一组脑膜瘤患者中,比较177Lu-DOTA-JR11与177Lu-DOTATOC的治疗指数(肿瘤与剂量限制器官的剂量比);b) 基于先前结果,评估使用177Lu-DOTA-JR11进行PRRT的安全性和初步疗效。

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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