辅酶Q10与维生素E用于盆腔放疗脱靶毒性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌、子宫癌、宫颈癌和肛门癌等盆腔肿瘤放疗后的亚急性与慢性放射性毒性

University of NebraskaUniversity of Nebraska
clinicaltrials
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医学影像预测Prostate CancerUterine CancerCervical CancerAnal Cancer
COQ10 and Vitamin E for Off-Target Radiation Toxicity

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

辅酶Q10与维生素E用于盆腔放疗脱靶毒性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌、子宫癌、宫颈癌和肛门癌等盆腔肿瘤放疗后的亚急性与慢性放射性毒性。研究考察高剂量补充抗氧化剂辅酶Q10(ubidecarenone)与维生素E(dl-α-生育酚)能否降低放疗相关毒性,同时评估肿瘤学结局变化、方案安全性与耐受性以确定II期推荐剂量,并将方案降低毒性发生率与严重程度的效果与历史标准进行比较,还涉及恢复轨迹与患者报告的生活质量结局(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、子宫癌、宫颈癌、肛门癌。本研究旨在确定高剂量补充抗氧化剂辅酶Q10(泛癸利酮)和维生素E(dl-α-生育酚)是否能减轻盆腔恶性肿瘤(包括前列腺切除术后前列腺癌、子宫内膜癌、宫颈癌和肛门恶性肿瘤)放射治疗后的亚急性和慢性放射性毒性。将评估肿瘤学结局的变化,以描述该维生素方案的效果。将测试该维生素方案的安全性和耐受性,以确定推荐的II期剂量。随后,将该方案在降低治疗后毒性负担发生率和严重程度方面的疗效与历史常模进行比较。研究的其他目标包括描述恢复轨迹、患者报告的生活质量结局、治疗依从性以及氧化应激生物标志物的纵向变化。辐射暴露可导致持续性氧化应激、线粒体功能障碍、慢性炎症、膜损伤、适应不良性组织重塑和铁死亡。这些效应的生物学驱动因素可能通过辅酶Q10(泛癸利酮作为泛醇)的灌注和再生,增加受影响组织中活性维生素E(氧化型α-生育酚)的池而被抵消。受试人群将包括ECOG体能状态≤2、计划接受根治性外照射放疗±化疗以治疗上述盆腔恶性肿瘤的成人。参与者必须能够吞咽凝胶胶囊。已知会影响维生素吸收或耐受性、增加出血风险和/或增加维生素E过量风险的合并症可能排除参与。在开始维生素治疗之前,参与者必须完成至少80%的计划放疗剂量,并具有足够的血液学、器官和凝血功能。妊娠、哺乳和拒绝采取避孕措施(除非豁免)排除参与。

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer、Uterine Cancer、Cervical Cancer、Anal Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07668284

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:前列腺癌、子宫癌、宫颈癌、肛门癌。本研究旨在确定高剂量补充抗氧化剂辅酶Q10(泛癸利酮)和维生素E(dl-α-生育酚)是否能减轻盆腔恶性肿瘤(包括前列腺切除术后前列腺癌、子宫内膜癌、宫颈癌和肛门恶性肿瘤)放射治疗后的亚急性和慢性放射性毒性。将评估肿瘤学结局的变化,以描述该维生素方案的效果。将测试该维生素方案的安全性和耐受性,以确定推荐的II期剂量。随后,将该方案在降低治疗后毒性负担发生率和严重程度方面的疗效与历史常模进行比较。研究的其他目标包括描述恢复轨迹、患者报告的生活质量结局、治疗依从性以及氧化应激生物标志物的纵向变化。辐射暴露可导致持续性氧化应激、线粒体功能障碍、慢性炎症、膜损伤、适应性不良的组织重塑和铁死亡。

这些效应的生物学驱动因素可能通过灌注和CoQ10(泛癸利酮,即泛醇形式)的再生作用,增加受影响组织中活性维生素E(氧化的α-生育酚)的池来抵消。受试人群将包括ECOG体能状态≤2、计划接受根治性外照射放疗±化疗以治疗上述盆腔恶性肿瘤的成人。参与者必须能够吞咽凝胶胶囊。已知会影响维生素吸收或耐受性、增加出血风险和/或增加维生素E过量风险的合并症可能排除参与。在开始维生素治疗之前,参与者必须完成至少80%的计划放疗剂量,并具有足够的血液学、器官和凝血功能。妊娠、哺乳和拒绝采取避孕措施(除非豁免)排除参与。

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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