评估 ASP5541 在前列腺癌参与者中作用的 2 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 ASP5541 在前列腺癌参与者中作用的 2 期研究,覆盖转移性去势抵抗性前列腺癌与转移性激素敏感性前列腺癌人群

Astellas Pharma Global Development, Inc.Astellas Pharma Global Development, Inc.
clinicaltrials
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其他Prostate Cancer
A Phase 2 Study to Evaluate the Effects of ASP5541 in Participants With Prostate Cancer

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

评估 ASP5541 在前列腺癌参与者中作用的 2 期研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项评估 ASP5541 在前列腺癌参与者中作用的 2 期研究,覆盖转移性去势抵抗性前列腺癌与转移性激素敏感性前列腺癌人群。源站描述涉及雄激素剥夺治疗、雄激素受体通路抑制剂及醋酸阿比特龙等标准激素治疗背景,并说明 ASP5541 是醋酸阿比特龙的另一种形式,通过肌肉注射给药。数据可用于了解该研究的设计背景与治疗思路,为前列腺癌激素治疗相关研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌、转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性激素敏感性前列腺癌。激素治疗或雄激素剥夺治疗(ADT)是治疗前列腺癌的标准方式。它通过减少体内主要男性性激素睾酮的量来发挥作用。雄激素受体通路抑制剂(ARPIs)是另一种激素治疗。它们要么减缓睾酮的生成量,要么阻止睾酮到达前列腺癌细胞。醋酸阿比特龙(AA)是一种用于治疗晚期前列腺癌的 ARPI。这类治疗通常以片剂形式与一种名为泼尼松/泼尼松龙的类固醇一起给药,以处理激素治疗带来的任何医学问题。ASP5541 是醋酸阿比特龙的一种不同形式。它通过肌肉注射给药。在这项研究中,ASP5541 将给予患有晚期

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07005154

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数据说明

疾病:前列腺癌、转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性激素敏感性前列腺癌。激素治疗或雄激素剥夺治疗(ADT)是治疗前列腺癌的标准方法。其作用机制是减少体内主要男性性激素——睾酮的含量。雄激素受体通路抑制剂(ARPI)是另一类激素治疗药物。它们或减缓睾酮的生成量,或阻断睾酮到达前列腺癌细胞。醋酸阿比特龙(AA)是一种用于治疗晚期前列腺癌的ARPI。此类治疗通常以片剂形式给药,并联合一种名为泼尼松/泼尼松龙的类固醇药物,以处理激素治疗引起的相关医学问题。ASP5541是醋酸阿比特龙的另一种剂型,通过肌肉注射给药。在本研究中,ASP5541将给予晚期前列腺癌男性患者,分别在不联合和联合泼尼松/泼尼松龙的情况下使用。本研究将检查ASP5541的安全性,并比较ASP5541与醋酸阿比特龙在晚期前列腺癌男性患者中的疗效。

本研究的主要目的是:* 在既往未接受过ARPI治疗的晚期前列腺癌男性患者中,比较ASP5541联合泼尼松/泼尼松龙与AA联合泼尼松/泼尼松龙的疗效。* 在既往未接受过ARPI治疗的晚期前列腺癌男性患者中,考察ASP5541单药治疗的安全性。* 在既往未接受过ARPI治疗的晚期前列腺癌男性患者中,比较ASP5541单药治疗与AA联合泼尼松/泼尼松龙的疗效。* 在日本晚期前列腺癌男性患者中,考察ASP5541联合泼尼松/泼尼松龙的安全性。患有某种特定类型晚期前列腺癌的成年男性可以参加。其癌症已扩散至身体其他部位(转移性)。不同类型包括:* 转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)。需要睾酮才能生长的前列腺癌。* 转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)。持续

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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