恩杂鲁胺联合瑞博西尼治疗保留视网膜母细胞瘤表达的转移性去势抵抗性化疗初治前列腺癌
覆盖去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺癌、骨转移性前列腺癌及AJCC v7 IV期前列腺癌。研究包含Ib期确定Ribociclib联合160 mg Enzalutamide的最大耐受剂量,II期评估12周时PSA下降≥50%的比例,并涉及PSA无进展生存、影像学无进展生存、安全性、药代动力学及循环肿瘤

基本信息
资源简介
恩杂鲁胺联合瑞博西尼治疗保留视网膜母细胞瘤表达的转移性去势抵抗性化疗初治前列腺癌
本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Enzalutamide联合Ribociclib治疗转移性去势抵抗性、化疗初治且保留Retinoblastoma表达的前列腺癌。覆盖去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺癌、骨转移性前列腺癌及AJCC v7 IV期前列腺癌。研究包含Ib期确定Ribociclib联合160 mg Enzalutamide的最大耐受剂量,II期评估12周时PSA下降≥50%的比例,并涉及PSA无进展生存、影像学无进展生存、安全性、药代动力学及循环肿瘤细胞与肿瘤组织中RB表达、AR-v7等耐药机制探索。可用于疗效预测、安全性评估及耐药机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺癌、骨转移性前列腺癌、AJCC v7 IV期前列腺癌。主要目标:I. 确定Ribociclib联合160 mg Enzalutamide的最大耐受剂量。(Ib期)II. 确定12周时前列腺特异性抗原(PSA)下降≥50%的受试者比例方面的疗效。(II期)次要目标:I. PSA无进展生存期。II. 影像学无进展生存期(rPFS)。III. 安全性。IV. 药代动力学。相关性/探索性/三级目标:I. 评估循环肿瘤细胞(CTC)和肿瘤组织中Retinoblastoma(RB)的表达。II. 评估肿瘤组织和CTC中去势抵抗的其他机制(如雄激素受体[AR]变异[v]7)。III. 探索耐药m
【主题与分类】
主题标签:Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Carcinoma、Stage IV Prostate Cancer AJCC v7。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02555189
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数据说明
条件:去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺癌、前列腺癌骨转移、AJCC第7版IV期前列腺癌。主要目标:I. 确定利柏西利与160毫克恩杂鲁胺联合使用的最大耐受剂量。(Ib期)II. 确定疗效,即12周时前列腺特异性抗原(PSA)降低≥50%的受试者比例。(II期)次要目标:I. PSA无进展生存期。II. 影像学无进展生存期(rPFS)。III. 安全性。IV. 药代动力学。相关/探索性/三级目标:I. 评估循环肿瘤细胞(CTC)和肿瘤组织中视网膜母细胞瘤(RB)的表达。II. 评估肿瘤组织和CTC中其他去势抵抗机制(如雄激素受体[AR]变异体[v]7)。III. 探索在恩杂鲁胺和利柏西利治疗中进展的患者的肿瘤样本中细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)4/6抑制剂的耐药机制。IV.
探索循环脱氧核糖核酸(DNA)/外泌体在接受恩杂鲁胺联合或不联合瑞博西尼治疗的去势抵抗性前列腺癌(CRPC)患者中的使用/相关性。V. 雄激素谱及其与临床结果的相关性。VI. 开发与临床结果相关的模型移植系统。大纲:这是一项瑞博西尼的I期剂量递增研究,随后进行II期研究。患者在每个周期的第1-28天每天一次(QD)口服(PO)恩杂鲁胺,并在第1-21天每天一次口服瑞博西尼。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次。患者在研究期间还接受血液样本采集、肿瘤活检、超声心动图(ECHO)或多门控采集扫描(MUGA)、骨扫描以及计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)。研究治疗完成后,对患者进行为期24个月的每3个月一次随访。
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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