Vismodegib治疗晚期软骨肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Vismodegib(GDC-0449)治疗晚期软骨肉瘤的临床试验信息,涵盖透明细胞、去分化、局部晚期、间叶性、转移性、原发性中央性及不可切除原发性中央性软骨肉瘤等亚型

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组预测Clear Cell ChondrosarcomaDedifferentiated ChondrosarcomaLocally Advanced ChondrosarcomaMesenchymal ChondrosarcomaMetastatic ChondrosarcomaPrimary Central Chondrosarcoma
Vismodegib in Treating Patients With Advanced Chondrosarcomas

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Vismodegib治疗晚期软骨肉瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Vismodegib(GDC-0449)治疗晚期软骨肉瘤的临床试验信息,涵盖透明细胞、去分化、局部晚期、间叶性、转移性、原发性中央性及不可切除原发性中央性软骨肉瘤等亚型。数据包含主要目标(评估6个月临床获益率)和次要目标(最佳总体缓解、1年和2年无进展生存与总生存、安全性、药物基因组学分析)及治疗 outline。可用于了解该试验设计、评估抗肿瘤活性与生存结局,并支持药物基因组学预测标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:透明细胞软骨肉瘤、去分化软骨肉瘤、局部晚期软骨肉瘤、间叶性软骨肉瘤、转移性软骨肉瘤、原发性中央性软骨肉瘤、不可切除原发性中央性软骨肉瘤。主要目标:I. 根据修订版实体瘤疗效评价标准(RECIST)2009标准,以6个月临床获益率(完全缓解、部分缓解和疾病稳定)评价GDC-0449(vismodegib)的抗肿瘤活性。次要目标:I. 最佳总体缓解(根据修订版RECIST 2009标准)。II. 1年和2年无进展生存期。III. 1年和2年总生存期。IV. GDC-0449的安全性。V. 治疗结局预测标志物的药物基因组学分析。大纲:患者在第1-28天口服(PO)vismodegib。在没有疾病进展的情况下,每28天重复疗程。

【主题与分类】

主题标签:Clear Cell Chondrosarcoma、Dedifferentiated Chondrosarcoma、Locally Advanced Chondrosarcoma、Mesenchymal Chondrosarcoma、Metastatic Chondrosarcoma、Primary Central Chondrosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01267955

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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

疾病类型:透明细胞软骨肉瘤、去分化软骨肉瘤、局部晚期软骨肉瘤、间叶性软骨肉瘤、转移性软骨肉瘤、原发性中央型软骨肉瘤、不可切除的原发性中央型软骨肉瘤。主要目标:I. 依据修订版实体瘤疗效评价标准(RECIST)2009,以6个月临床获益率(完全缓解、部分缓解和疾病稳定)评价GDC-0449(vismodegib)的抗肿瘤活性。次要目标:I. 最佳总体缓解(依据修订版RECIST标准2009)。II. 1年和2年无进展生存期。III. 1年和2年总生存期。IV. GDC-0449的安全性。V. 治疗结局预测标志物的药物基因组学分析。研究方案:患者在第1-28天口服(PO)vismodegib。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,每28天重复一个疗程。完成研究治疗后,每3个月对患者进行随访。

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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