尿液与血清代谢组标志物监测新型激素治疗前列腺癌患者的治疗反应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/前列腺癌领域,聚焦接受新型激素治疗且患有激素敏感性转移性前列腺癌或治疗中出现疾病进展的患者

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其他预测CancerUrology
Monitoring Treatment Response With Urine and Serum Metabolome Markers in Patients Treated With Novel Hormone Therapy and Have Either Hormone Sensitive Metastatic Prostate Cancer or Disease Progression on Treatment.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

尿液与血清代谢组标志物监测新型激素治疗前列腺癌患者的治疗反应

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/前列腺癌领域,聚焦接受新型激素治疗且患有激素敏感性转移性前列腺癌或治疗中出现疾病进展的患者。源站描述指出,新诊断的转移性激素敏感性前列腺癌患者中80%存在骨转移,激素治疗期间某些突变与早期疾病进展相关,而在NHS环境下难以检测和监测患者。骨转移伴随的生化变化可在尿液等体液中检出,代谢物是代谢过程中的小分子,代谢组学用于研究体内全部小分子,尿液代谢组可能成为前列腺癌转移所致变化的标志物。该数据可用于探索代谢标志物与治疗反应及疾病进展的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:癌症、泌尿外科。80%的新诊断转移性激素敏感性前列腺癌患者存在骨转移。已有描述表明,某些突变与前列腺癌激素治疗期间的早期疾病进展相关。在NHS环境下,检测和监测患者较为困难。体内存在与骨转移相关的生化变化,这些变化可在尿液等体液中检测到。代谢物是参与代谢(即维持生命所需的体内化学过程)的物质,通常为小分子。代谢组学是一种研究“代谢组”的方法,代谢组是指体内存在的全部小分子集合。代谢物对环境或其他变化非常敏感,可作为前列腺癌转移所致变化的标志物。因此,尿液代谢组可能是癌症及激素治疗所致变化的极佳指标。准确且特异的尿液检测将有助于更好地监测患者。本研究旨在探讨特定骨尿液代谢组标志物(UMMs)及非靶向尿液图谱的变化,以检测前列腺癌(PC)患者的治疗反应和疾病进展。我们提出,与常规影像学检查和常规血液检测这一当前金标准相比,UMMs更简便、对患者负担更小,且更敏感、更特异。

【主题与分类】

主题标签:Cancer、Urology。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07837063

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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

疾病:癌症、泌尿外科。80%的新诊断转移性激素敏感性前列腺癌患者存在骨转移。有些突变被描述为前列腺癌激素治疗期间疾病早期进展的标志。在NHS环境下,检测和监测患者较为困难。体内存在与骨转移相关的生化变化,这些变化可在尿液等体液中检测到。代谢物是参与代谢(即维持生命所需的体内化学过程)的物质,通常是小分子。代谢组学是研究“代谢组”的方法,代谢组是指体内存在的全部小分子。代谢物对环境或其他变化非常敏感,这些变化可作为前列腺癌转移所致改变的标志物。因此,尿液代谢组可能是癌症和激素治疗所致改变的极好指标。准确且特异的尿液检测将有助于更好地监测患者。

本研究旨在探究特定骨尿代谢组标志物(UMMs)及非靶向尿液谱的变化,以检测前列腺癌(PC)患者的治疗反应和疾病进展。我们提出,与当前金标准——常规影像学检查和血液常规检测相比,UMMs更为简便,对患者负担更小,且具有更高的敏感性和特异性。

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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