多西他赛对比阿比特龙一线治疗伴导管内癌的mCRPC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的一线治疗选择,比较多西他赛与阿比特龙在伴导管内癌(IDC-P)患者中的疗效

West China HospitalWest China Hospital
clinicaltrials
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基因组预测Prostate CancerCastration-resistant Prostate CancerDrug
Docetaxel Versus Abiraterone as First-line Treatment in mCRPC Patients With Intraductal Carcinoma of the Prostate

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

多西他赛对比阿比特龙一线治疗伴导管内癌的mCRPC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的一线治疗选择,比较多西他赛与阿比特龙在伴导管内癌(IDC-P)患者中的疗效。mCRPC为前列腺癌晚期阶段,预后较差,现有多种治疗策略但并非对每位患者都有效,特定人群的最佳治疗选择尚不明确。研究者既往工作已发现IDC-P是与疾病快速进展相关的不良病理类型,并在另一项研究中观察到,对IDC-P患者,阿比特龙作为mCRPC一线治疗在PSA应答方面似乎优于以多西他赛为基础的化疗。该数据可用于探索IDC-P亚型患者的治疗决策与疗效预测(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、去势抵抗性前列腺癌、药物。转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)是前列腺癌的极晚期阶段,预后较差。尽管mCRPC有多种治疗策略可用,但这些药物并非对每位患者都有效。此外,对于某一特定患者群体,最佳治疗选择仍不明确。在研究者既往的工作中,研究了一种前列腺癌亚型——导管内癌(IDC-P)。研究者在其两篇已发表论文中报告,IDC-P是一种与疾病快速进展相关的不良病理类型。他们还在另一项研究中发现,对于IDC-P患者,就PSA而言,阿比特龙作为mCRPC一线治疗似乎比以多西他赛为基础的化疗具有更好的治疗效果。

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer、Castration-resistant Prostate Cancer、Drug。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03356444

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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

条件:前列腺癌、去势抵抗性前列腺癌、药物。转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)是前列腺癌的极晚期阶段,预后较差。尽管针对mCRPC有多种治疗策略,但这些药物并非对每位患者都有效。此外,对于特定患者群体而言,最佳治疗选择仍不明确。在研究者先前的工作中,对前列腺癌的一种亚型——前列腺导管内癌(IDC-P)进行了研究。研究者在他们已发表的两篇论文中报告,IDC-P是一种与疾病快速进展相关的不良病理类型。他们在另一项研究中还发现,对于IDC-P患者,作为mCRPC一线治疗,阿比特龙似乎在治疗效果上优于以多西他赛为基础的化疗,无论是从PSA应答还是PSA无进展生存期来看都是如此。因此,在本研究中,研究者希望设计一项前瞻性研究,以验证IDC-P在mCRPC一线治疗中的预测能力。

随着疾病进展,所有接受CRPC治疗的患者最终都将不可避免地出现耐药性。然而,这一过程的确切机制目前尚不清楚。因此,在本研究中,研究者们还试图通过下一代测序技术探索一些与治疗效果相关的基因。

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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