醋酸阿比特龙、泼尼松与阿帕他胺治疗激素初治转移性前列腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦激素初治转移性前列腺癌(HNMPCa)的临床研究,涵盖转移性前列腺癌、前列腺腺癌、骨转移性前列腺癌及 AJCC v8 IV、IVA、IVB 期前列腺癌等病种

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Abiraterone Acetate, Prednisone, and Apalutamide in Treating Patients With Hormone-Naive Metastatic Prostate Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

醋酸阿比特龙、泼尼松与阿帕他胺治疗激素初治转移性前列腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦激素初治转移性前列腺癌(HNMPCa)的临床研究,涵盖转移性前列腺癌、前列腺腺癌、骨转移性前列腺癌及 AJCC v8 IV、IVA、IVB 期前列腺癌等病种。研究以基线分子病理雄激素受体反应(AR-response)特征预测阿比特龙联合阿帕他胺的疗效为主要目标,同时评估该联合方案的有效性与安全性,并探索分子标志物与临床疗效结局的关系。治疗方案为醋酸阿比特龙口服每日一次、泼尼松口服每日两次、阿帕他胺口服每日一次,28 天为一周期,持续 1 年。可用于疗效预测建模与分子标志物关联分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌、前列腺腺癌、骨转移性前列腺癌、AJCC v8 IV 期前列腺癌、AJCC v8 IVA 期前列腺癌、AJCC v8 IVB 期前列腺癌。主要目标:I. 确定基线分子病理雄激素受体反应(AR-response)特征是否能预测激素初治转移性前列腺癌(HNMPCa)患者对阿比特龙联合阿帕他胺的疗效。次要目标:I. 评估醋酸阿比特龙联合阿帕他胺在 HNMPCa 患者中的疗效。II. 评估醋酸阿比特龙联合阿帕他胺在 HNMPCa 患者中的安全性。III. 探索分子标志物与临床疗效结局之间的关系。大纲:患者每日口服(PO)醋酸阿比特龙,每日两次(BID)口服泼尼松,每日口服阿帕他胺。周期每 28 天重复,持续 1 年

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Prostate Carcinoma、Prostate Adenocarcinoma、Stage IV Prostate Cancer AJCC v8、Stage IVA Prostate Cancer AJCC v8、Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03821792

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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

疾病状态:转移性前列腺癌、前列腺腺癌、骨转移性前列腺癌、AJCC第8版IV期前列腺癌、AJCC第8版IVA期前列腺癌、AJCC第8版IVB期前列腺癌。主要目标:I. 确定基线分子病理学雄激素受体反应(AR反应)特征是否能预测阿比特龙联合阿帕鲁胺在激素初治转移性前列腺癌(HNMPCa)患者中的疗效。次要目标:I. 评估醋酸阿比特龙联合阿帕鲁胺在HNMPCa患者中的疗效。II. 评估醋酸阿比特龙联合阿帕鲁胺在HNMPCa患者中的安全性。III. 探索分子标志物与临床疗效结果之间的关系。研究概要:患者每日口服(PO)醋酸阿比特龙,每日两次(BID)口服泼尼松,每日口服阿帕鲁胺。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天为一个周期,持续1年。研究治疗完成后,对患者进行30天随访,然后随访至多6个月。

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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