I-131-1095放射配体联合恩扎卢胺对比恩扎卢胺治疗阿比特龙进展后mCRPC(ARROW)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在美国和加拿大开展的2期临床试验,纳入未接受化疗、PSMA阳性(经piflufolastat F18显像确认)且在接受阿比特龙治疗期间进展的转移性前列腺癌男性患者

Progenics Pharmaceuticals, Inc.Progenics Pharmaceuticals, Inc.
clinicaltrials
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医学影像预测Metastatic Prostate CancerCastration-resistant Prostate CancerProstatic NeoplasmCancer of the ProstateProgressive mCRPC
I-131-1095 Radioligand Plus Enzalutamide vs Enzalutamide for mCRPC That Progressed During Abiraterone (ARROW).

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

I-131-1095放射配体联合恩扎卢胺对比恩扎卢胺治疗阿比特龙进展后mCRPC(ARROW)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在美国和加拿大开展的2期临床试验,纳入未接受化疗、PSMA阳性(经piflufolastat F18显像确认)且在接受阿比特龙治疗期间进展的转移性前列腺癌男性患者。受试者按筛查期风险因素分层后,以2:1随机接受PSMA放射配体治疗(最多四个8周周期的I-131-1095)联合恩扎卢胺标准治疗,或单用恩扎卢胺标准治疗。研究监测前列腺特异性抗原(PSA)水平及影像学缓解或进展(软组织采用RECIST v1.1标准,骨病灶采用PCWG3标准),随访至随机治疗53周。可用于评估该联合方案对进展性mCRPC的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌、去势抵抗性前列腺癌、前列腺肿瘤、前列腺癌、进展性mCRPC。这项2期临床试验(在美国和加拿大开展)入组了未接受化疗的男性,其PSMA阳性(经piflufolastat F18显像显示)的转移性前列腺癌在接受阿比特龙治疗期间出现进展。受试者在筛查时按风险因素分层,然后以2:1随机分配至接受PSMA放射配体治疗(最多四个8周周期的I-131-1095)联合恩扎卢胺标准治疗,或接受恩扎卢胺单药标准治疗。随后监测前列腺特异性抗原(PSA)水平以及影像学缓解或进展(软组织采用RECIST v1.1标准,骨病灶采用PCWG3标准),随访至随机治疗53周。主要结局指标

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Prostate Cancer、Castration-resistant Prostate Cancer、Prostatic Neoplasm、Cancer of the Prostate、Progressive mCRPC。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03939689

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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:转移性前列腺癌、去势抵抗性前列腺癌、前列腺肿瘤、前列腺癌、进展性mCRPC。这项2期临床试验(在美国和加拿大开展)入组了未接受过化疗的男性患者,其PSMA阳性(经piflufolastat F18显像显示)转移性前列腺癌在阿比特龙治疗期间出现进展。受试者在筛选时按危险因素分层,随后按2:1随机分配,分别接受PSMA放射性配体治疗(最多四个8周周期的I-131-1095)联合恩扎卢胺标准治疗,或仅接受恩扎卢胺标准治疗。随后在最长53周的随机治疗期间监测前列腺特异性抗原(PSA)水平以及影像学缓解或进展(软组织采用RECIST v1.1标准,骨采用PCWG3标准)。主要结局指标为PSA缓解率(确认血清PSA下降≥50%的受试者百分比)。

其他结局指标包括部分或完全缓解(影像学)的参与者百分比、缓解持续时间、进展时间(PSA或影像学)、至前列腺癌下一次治疗的时间以及总生存期。

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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