镭-223联合尼拉帕尼治疗去势抵抗性前列腺癌的IB期试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项IB期临床试验,研究对象为转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,涵盖骨转移性前列腺癌、IV期前列腺腺癌及激素难治性前列腺癌

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Thomas Jefferson UniversitySidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Thomas Jefferson University
clinicaltrials
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基因组预测Stage IV Prostate AdenocarcinomaHormone-refractory Prostate Cancer
Phase IB Trial of Radium-223 and Niraparib in Patients With Castrate Resistant Prostate Cancer (NiraRad)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

镭-223联合尼拉帕尼治疗去势抵抗性前列腺癌的IB期试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项IB期临床试验,研究对象为转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,涵盖骨转移性前列腺癌、IV期前列腺腺癌及激素难治性前列腺癌。试验评估尼拉帕尼联合镭-223的安全剂量,并考察PSA缓解率、6个月影像学无进展生存、循环肿瘤细胞转化及总体无进展生存等指标。数据可用于前列腺癌联合治疗方案的疗效与安全性分析,以及相关预测模型的构建(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌转移至骨、IV期前列腺腺癌、激素难治性前列腺癌。主要目标:I. 确定尼拉帕尼与镭-223二氯化物(镭-223)联合用于转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者(既往接受和未接受过化疗)时的安全剂量。次要目标:I. 确定接受尼拉帕尼和镭-223治疗的男性中前列腺特异性抗原(PSA)较基线下降50%的受试者比例。II. 确定接受尼拉帕尼和镭-223治疗的男性在6个月时的影像学无进展生存期(rPFS)。III. 确定接受尼拉帕尼和镭-223治疗的男性中循环肿瘤细胞(CTC)转化(≥ 5至< 5/7.5ml)且在> 4周后的第二次评估中确认的受试者比例。IV. 确定总体无进展生存

【主题与分类】

主题标签:Stage IV Prostate Adenocarcinoma、Hormone-refractory Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03076203

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数据说明

适应症:前列腺癌骨转移、IV期前列腺腺癌、激素难治性前列腺癌。主要目标:I. 确定尼拉帕利与二氯化镭Ra 223(镭-223)联合使用时,在既往接受过和未接受过化疗的转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者中的安全剂量。次要目标:I. 确定接受尼拉帕利和镭-223治疗的男性中,前列腺特异性抗原(PSA)较基线下降50%的受试者比例。II. 确定接受尼拉帕利和镭-223治疗的男性在6个月时的影像学无进展生存期(rPFS)。III. 确定接受尼拉帕利和镭-223治疗的男性中,循环肿瘤细胞(CTC)转化(≥ 5至< 5/7.5ml)且在4周后第二次评估中确认的受试者比例。IV. 确定接受尼拉帕利和镭-223治疗的男性的总无进展生存期。V. 确定总碱性磷酸酶(total-ALP)进展时间,定义为基线时总ALP未下降的受试者中,自基线起至少12周时较基线值升高≥ 25%。VI.

确定总ALP(碱性磷酸酶)进展时间,定义为基线总ALP下降的患者中,总ALP较最低值升高≥25%,且该升高由至少3周后获得的第二次检测值确认。VII. 确定总ALP正常化,定义为基线时ALP高于正常上限(ULN)的受试者在治疗后的12周内,连续2次测量(间隔至少2周)总ALP值恢复至正常范围内。VIII. 确定尼拉帕利与镭223联合方案在接受尼拉帕利和镭223治疗的男性中的长期安全性-耐受性。次要目标:I. 研究脱氧核糖核酸(DNA)修复异常;治疗前肿瘤活检样本的全外显子组和转录组。II. 比较骨髓微环境变化(造血干细胞[HSC]龛\ C-X-C基序趋化因子配体12 [CXCL12]/

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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