高危心血管风险前列腺癌患者ARPI治疗后的心脏肿瘤学咨询干预(Heart-Safe)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌(含IV期)患者在接受雄激素受体通路抑制剂(ARPI)治疗背景下的心血管风险管理

Cedars-Sinai Medical CenterCedars-Sinai Medical Center
clinicaltrials
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基因组预测Prostate Cancer (Diagnosis)Prostate Cancer Stage IVCV Risk
High Cardiovascular Risk Intervention With Cardio-Oncology Consultation for Prostate Cancer Following Androgen Receptor Pathway Inhibitor (ARPI) Therapy (Heart-Safe)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

高危心血管风险前列腺癌患者ARPI治疗后的心脏肿瘤学咨询干预(Heart-Safe)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌(含IV期)患者在接受雄激素受体通路抑制剂(ARPI)治疗背景下的心血管风险管理。数据覆盖前列腺癌诊断、IV期前列腺癌及心血管风险等主题,涉及ADT相关代谢不良反应与心血管事件风险。可用于识别高心血管风险前列腺癌患者、评估心脏肿瘤学咨询干预效果,以及支持早期风险分层与风险缓解策略研究(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(诊断)、IV期前列腺癌、心血管风险。在前列腺癌(PC)患者中,心血管疾病(CVD)导致显著的发病率,并且是第二大死因。既存CVD和使用雄激素剥夺治疗(ADT)——这是局部晚期或转移性PC男性治疗的关键基石1,2——均导致CV风险增加。ADT与不良代谢效应相关,包括中心性肥胖增加、低密度脂蛋白(LDL)水平升高、血糖控制受损以及动脉壁重塑和内皮功能障碍。数据表明,对大多数患者而言,现状是不够的6,并且在早期识别可能从积极风险缓解策略中获益最多的高CV风险PC患者方面仍存在关键缺口。缓解策略,如添加

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer (Diagnosis)、Prostate Cancer Stage IV、CV Risk。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07223385

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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(诊断)、IV期前列腺癌、心血管风险。在前列腺癌(PC)患者中,心血管疾病(CVD)导致显著的发病率,并且是第二大死因。既存的心血管疾病以及使用雄激素剥夺治疗(ADT)——这是局部晚期或转移性前列腺癌男性治疗的关键基石之一1,2——均会导致心血管风险增加。ADT与不良代谢效应相关,包括中心性肥胖增加、低密度脂蛋白(LDL)水平升高、血糖控制受损以及动脉壁重塑和内皮功能障碍。数据表明,对大多数患者而言,现状是不够的6,并且在早期识别高心血管风险的前列腺癌患者方面仍存在关键缺口,而这些患者可能从积极的风险缓解策略中获益最多。缓解策略,如添加他汀类药物作为一级预防,已在数千名患者中显示出减少心肌梗死/冠心病死亡。

携带复发性体细胞突变的造血克隆随年龄相关扩增,被称为意义未明的克隆性造血(CHIP),近期已被确定为动脉粥样硬化的重要驱动因素,可使冠心病风险加倍。值得注意的是,虽然CHIP在约10%的70岁以上人群中可检测到,但在实体恶性肿瘤患者中更为富集,而放疗暴露是发生CHIP最具决定性的危险因素之一12-15。炎症相关代谢信号被雄激素信号激活,并在CHIP患者中加剧。然而,其机制联系和临床后果尚不明确。因此,研究接受ARSI治疗的PC患者中CHIP和代谢紊乱对心血管的影响至关重要。我们计划通过检验我们的创新性假设来填补这些关键空白,即在ARPI治疗期间进行早期肿瘤心脏病学干预,并依据积极指南进行心血管优化,将降低心血管风险,且CHIP和代谢组学将有助于识别不良代谢

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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