STEAP1 CART联合恩扎卢胺治疗转移性去势抵抗性前列腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦STEAP1 CART联合恩扎卢胺治疗转移性去势抵抗性前列腺癌的临床研究,涵盖转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺腺癌及AJCC v8 IVB期前列腺癌人群

Fred Hutchinson Cancer CenterFred Hutchinson Cancer Center
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Metastatic Prostate AdenocarcinomaStage IVB Prostate Cancer AJCC v8
Cell Therapy (STEAP1 CART) With Enzalutamide for the Treatment of Patients With Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

STEAP1 CART联合恩扎卢胺治疗转移性去势抵抗性前列腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦STEAP1 CART联合恩扎卢胺治疗转移性去势抵抗性前列腺癌的临床研究,涵盖转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺腺癌及AJCC v8 IVB期前列腺癌人群。研究采用剂量递增后接剂量扩展设计,涉及白细胞分离、环磷酰胺与氟达拉滨预处理、STEAP1 CART输注及恩扎卢胺口服,并采集肿瘤活检、血液样本及骨扫描、CT、MRI或PET等影像资料。可用于了解该联合疗法的研究流程与数据构成(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺腺癌、AJCC v8 IVB期前列腺癌。概要:这是一项STEAP1 CART联合恩扎卢胺的剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。患者接受白细胞分离术后,在第-5、-4和-3天静脉注射(IV)环磷酰胺和静脉注射氟达拉滨,并在第0天静脉注射STEAP1 CART。若无疾病进展或不可接受的毒性,患者可在第0天口服(PO)恩扎卢胺,之后每日一次(QD)。患者还在基线、第14天以及可选地在进展时接受肿瘤活检。患者在整个研究期间还接受血液样本采集、核医学(NM)骨扫描和计算机断层扫描(CT),或磁共振成像(MRI)或正电子发射断层扫描(PET)。此外,患者可能接受超声心动

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Prostate Adenocarcinoma、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/NCT06236139

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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:转移性去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺腺癌、AJCC第8版IVB期前列腺癌。研究方案概要:这是一项STEAP1 CART联合恩扎卢胺的剂量递增研究,随后进行剂量扩展研究。患者接受白细胞分离术后,在第-5、-4和-3天静脉注射(IV)环磷酰胺和氟达拉滨,第0天静脉注射STEAP1 CART。患者可自第0天起口服(PO)恩扎卢胺,随后每日一次(QD),直至疾病进展或出现不可接受的毒性。患者还在基线、第14天以及可选地在疾病进展时接受肿瘤活检。患者在整个研究期间还需进行血液样本采集、核医学(NM)骨扫描和计算机断层扫描(CT),或磁共振成像(MRI)或正电子发射断层扫描(PET)。此外,患者可在筛选期接受超声心动图(ECHO)或多门控采集扫描(MUGA)。完成研究治疗后,患者在2、3、4、5、6、9和12个月进行随访,之后每6个月随访一次至第5年,随后每年随访一次至第15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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