M6620联合卡铂联合或不联合多西他赛治疗转移性去势抵抗性前列腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的临床试验。研究比较 berzosertib(M6620)联合卡铂与多西他赛联合卡铂两种方案,主要终点为响应率(PSA 下降超过 50% 或 RECIST 1.1 影像学响应),次要终点包括 PSA 进展时

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clinicaltrials
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基因组预测Castration-Resistant Prostate CarcinomaMetastatic Prostate CarcinomaStage IV Prostate Cancer AJCC v8
M6620 and Carboplatin With or Without Docetaxel in Treating Patients With Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

M6620联合卡铂联合或不联合多西他赛治疗转移性去势抵抗性前列腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的临床试验。研究比较 berzosertib(M6620)联合卡铂与多西他赛联合卡铂两种方案,主要终点为响应率(PSA 下降超过 50% 或 RECIST 1.1 影像学响应),次要终点包括 PSA 进展时间、影像学无进展生存期及 PCWG3 标准下的无进展生存期等。数据可用于评估联合治疗疗效、分析前列腺癌治疗响应与生存结局,支持肿瘤学临床研究与预测建模(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、AJCC v8 IV 期前列腺癌。主要目的:I. 评估 berzosertib(M6620)(VX-970,berzosertib)联合卡铂与多西他赛联合卡铂相比的响应率差异(前列腺特异性抗原 [PSA] 降低大于 50% 或根据实体瘤疗效评价标准 [RECIST] 1.1 的影像学响应)。次要目的:I. 根据前列腺癌工作组(PCWG)2 标准,评估 M6620(VX-970,berzosertib)联合卡铂与多西他赛联合卡铂相比的 PSA 进展时间差异。II. 描述研究两臂中根据 PCWG3 标准的影像学无进展生存期和无进展生存期。III. 评估 relat

【主题与分类】

主题标签:Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Carcinoma、Stage IV Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03517969

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    • 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:去势抵抗性前列腺癌、转移性前列腺癌、AJCC第8版IV期前列腺癌。主要目的:I. 评估berzosertib(M6620)(VX-970,berzosertib)与卡铂联合方案相较于多西他赛与卡铂联合方案在应答率上的差异(即前列腺特异性抗原[PSA]降低超过50%或根据实体瘤疗效评价标准[RECIST]1.1的影像学应答)。次要目的:I. 评估M6620(VX-970,berzosertib)与卡铂联合方案相较于多西他赛与卡铂联合方案在根据前列腺癌工作组(PCWG)2标准判定的PSA进展时间上的差异。II. 描述研究两组中根据PCWG3标准判定的影像学无进展生存期和无进展生存期。III. 评估基线肿瘤活检检测到的同源重组缺陷(HRD)与M6620(VX-970,berzosertib)联合卡铂方案及多西他赛联合卡铂方案应答之间的关系。IV.

描述M6620(VX-970,berzosertib)联合卡铂以及多西他赛联合卡铂的安全性和不良事件。探索性目标:I. 比较研究两组的总体生存期。II. 探索初始接受多西他赛+卡铂治疗后交叉至M6620+卡铂的患者,其缓解率、PSA进展时间、影像学无进展生存期以及根据PCWG3标准的无进展生存期。III. 评估基线循环游离脱氧核糖核酸(DNA)(cfDNA)中检测到的同源重组缺陷(HRD)与M6620联合卡铂及多西他赛联合卡铂治疗反应之间的关系,并描述研究结束时cfDNA(及可选肿瘤活检)中观察到的改变。大纲:患者被随机分配至2组中的1组。A组(多西他赛、卡铂):患者接受多西他赛静脉注射(IV),持续60分钟,以及卡铂

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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