低体积转移性前列腺癌PSMA靶向治疗与雄激素受体抑制研究:SPARKLE试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录SPARKLE II期临床试验相关信息,针对激素敏感性前列腺癌已转移至有限解剖部位(初诊时新发低体积转移)或经改善后复发的情况

基本信息
资源简介
低体积转移性前列腺癌PSMA靶向治疗与雄激素受体抑制研究:SPARKLE试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录SPARKLE II期临床试验相关信息,针对激素敏感性前列腺癌已转移至有限解剖部位(初诊时新发低体积转移)或经改善后复发的情况。试验比较单用亮丙瑞林醋酸酯与联合177Lu-PSMA-617,联合或不联合阿比特龙醋酸酯和泼尼松的治疗方案。数据覆盖复发性前列腺腺癌、AJCC v8 IVB期前列腺癌、去势敏感性前列腺癌、转移性激素敏感性前列腺癌等病种,可用于前列腺癌治疗策略研究与患者分层分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性前列腺腺癌、AJCC v8 IVB期前列腺癌、去势敏感性前列腺癌、转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)、前列腺癌、前列腺腺癌、前列腺腺癌、局限性前列腺癌。这项II期试验测试单用亮丙瑞林醋酸酯与联合177Lu-PSMA-617,联合或不联合阿比特龙醋酸酯和泼尼松,用于治疗在初诊时已扩散至有限数量解剖部位(新发低体积转移)或经过一段改善期后复发(复发性)的激素敏感性前列腺癌。前列腺癌的标准治疗通常包括雄激素剥夺治疗,联合或不联合阿比特龙醋酸酯和泼尼松。亮丙瑞林醋酸酯是一种雄激素剥夺治疗。它阻止身体产生睾
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Prostate Adenocarcinoma、Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8、Castration-Sensitive Prostate Cancer、Prostate Cancer、Prostate Adenocarcinoma、Adenocarcinoma of the Prostate、Localized Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Cancer、Metastatic Prostate Adenocarcinoma、Advanced 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/NCT07650240
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07650240
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:复发性前列腺腺癌、AJCC第8版IVB期前列腺癌、去势敏感性前列腺癌、转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)、前列腺癌、前列腺腺癌、前列腺腺癌、局限性前列腺癌。这项II期试验测试单独使用醋酸亮丙瑞林与联合177Lu-PSMA-617,伴或不伴醋酸阿比特龙和泼尼松,用于治疗初诊时已扩散至有限数量解剖部位(新发低体积转移)或经过一段时间改善后复发(复发性)的激素敏感性前列腺癌。前列腺癌的标准治疗通常包括雄激素剥夺疗法,伴或不伴醋酸阿比特龙和泼尼松。醋酸亮丙瑞林是一种雄激素剥夺疗法。它阻止身体产生睾酮(一种男性激素)和雌二醇(一种女性激素)。它可能阻止需要睾酮才能生长的前列腺癌细胞的生长。177Lu-PSMA-617是一种放射性偶联药物。
给药后,vipivotide tetraxetan靶向并结合表达前列腺特异性膜抗原(PSMA)的肿瘤细胞。结合后,通过特异性递送辐射,177Lu摧毁表达PSMA的肿瘤细胞。PSMA是一种肿瘤相关抗原和II型跨膜蛋白,在前列腺肿瘤细胞上过度表达。醋酸阿比特龙是一种抗雄激素药物。它阻止组织产生雄激素(男性激素),如睾酮。这可能导致需要雄激素生长的癌细胞死亡。泼尼松属于一类称为皮质类固醇的药物。它用于减少炎症和降低身体的免疫反应,以帮助减轻化疗药物的副作用。将177Lu-PSMA-617与醋酸亮丙瑞林联合给药,无论是否联合醋酸阿比特龙和泼尼松,在治疗复发性或新发低体积转移性激素敏感性前列腺癌患者方面,可能比单独给予醋酸亮丙瑞林更有效。
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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