RADIANT研究:镭-223二氯化物(Xofigo)对比恩杂鲁胺或阿比特龙(ARPI,雄激素受体通路抑制剂)治疗骨转移性前列腺癌(mCRPC,转移性去势抵抗性前列腺癌)患者的研究

条件:转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)。本研究的研究者希望比较药物二氯化镭-223(Xofigo)与雄激素受体通路抑制剂(ARPI)疗法在已扩散至骨骼且在接受一线ARPI治疗期间或之后出现进展的前列腺癌受试者中的疗效

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医学影像预测前列腺癌肿瘤镭-223二氯化物ARPI骨转移
RADIANT: A Study of Radium-223 Dichloride (Xofigo) vs Enzalutamide or Abiraterone (ARPIs, Androgen Receptor Pathway Inhibitors) in Patients With Prostate Cancer That Has Spread to the Bones (mCRPC, Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

RADIANT研究:镭-223二氯化物(Xofigo)对比恩杂鲁胺或阿比特龙(ARPI,雄激素受体通路抑制剂)治疗骨转移性前列腺癌(mCRPC,转移性去势抵抗性前列腺癌)患者的研究

条件:转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)。本研究的研究者希望比较药物二氯化镭-223(Xofigo)与雄激素受体通路抑制剂(ARPI)疗法在已扩散至骨骼且在接受一线ARPI治疗期间或之后出现进展的前列腺癌受试者中的疗效

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)。本研究的研究者希望比较药物二氯化镭-223(Xofigo)与雄激素受体通路抑制剂(ARPI)疗法在已扩散至骨骼且在接受一线ARPI治疗期间或之后出现进展的前列腺癌受试者中的疗效。同时,研究者希望比较二氯化镭-223与ARPI疗法的安全性。二氯化镭-223是一种放射性药物,注入体内后会被骨骼摄取。其作用机制是释放一种传播距离非常短的放射性,杀死已扩散至骨骼的肿瘤细胞,而对健康细胞无重大影响。该药已在多个国家获批用于治疗已扩散至骨骼的前列腺癌患者。本研究中使用的ARPI药物为醋酸阿比特龙(Zytiga)(联合泼尼松/泼尼松龙)或恩扎卢胺(Xtandi)。两者均为已获批的标准药物,用于治疗晚期前列腺癌。本研究的受试者将接受二氯化镭-223或ARPI疗法。二氯化镭-223将在每个4周周期的第1天通过静脉输注给药,总共最多6个周期。口服ARPI疗法将按标准获批剂量每日一次给药,直至疾病进展。受试者将在前6个周期每2周前往医院或诊所就诊一次,从第7个周期起仅在每个周期的第1天就诊。每位受试者的观察期总计约2年。将采集受试者的血液和尿液样本,并要求受试者完成关于健康状况和疼痛的问卷。

【主题与分类】

主题标签:前列腺癌、肿瘤、镭-223二氯化物、ARPI、骨转移。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

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数据说明

疾病:转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)。本研究的研究者希望比较药物二氯化镭-223(Xofigo)与雄激素受体通路抑制剂(ARPI)疗法在已扩散至骨骼、且在接受一线ARPI治疗后进展或之后进展的前列腺癌受试者中的疗效。同时,研究者希望比较二氯化镭-223与ARPI疗法的安全性。二氯化镭-223是一种放射性药物,注入体内后会被骨骼摄取。其作用机制是释放一种传播距离极短的放射性,杀死已扩散至骨骼的肿瘤细胞,而对健康细胞无重大影响。该药已在许多国家获批用于治疗已扩散至骨骼的前列腺癌患者。本研究中使用的ARPI药物为醋酸阿比特龙(Zytiga)(联合泼尼松/泼尼松龙)或恩扎卢胺(Xtandi)。两者均为已获批用于治疗晚期前列腺癌的标准药物。本研究的受试者将接受二氯化镭-223或ARPI疗法。

二氯化镭-223将在每个4周周期的第1天通过静脉输注给药,总共最多6个周期。口服ARPI疗法将按照标准批准剂量每日一次给药,直至疾病进展。参与者在最初6个周期内每2周访问一次医院或诊所,从第7个周期起仅在每个周期的第1天访问。每位参与者的观察期总共将持续约2年。将收集参与者的血液和尿液样本,并要求参与者完成关于健康状况和疼痛的问卷。

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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