放射治疗联合 Darolutamide + Degarelix 治疗中危前列腺癌研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为前列腺癌中的中危前列腺癌(IR-PCa)。源站描述指出,前列腺癌是男性中最常被诊断的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因;未扩散且被归类为中危前列腺癌的男性,其可能结局差异很大

基本信息
资源简介
放射治疗联合 Darolutamide + Degarelix 治疗中危前列腺癌研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为前列腺癌中的中危前列腺癌(IR-PCa)。源站描述指出,前列腺癌是男性中最常被诊断的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因;未扩散且被归类为中危前列腺癌的男性,其可能结局差异很大。IR-PCa 的标准治疗是放射治疗(RT),可联合或不联合激素治疗,部分患者可因此治愈,另一些患者则可能复发或扩散。治疗反应高度可变,导致明显的治疗不足与过度治疗。本研究旨在了解在标准治疗基础上加入强化激素治疗(darolutamide + degarelix)是否优于单纯标准治疗,部分参与者将接受激素治疗,另一些则不接受(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:前列腺癌。前列腺癌(PCa)是男性中最常被诊断出的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因。如果癌症尚未扩散并被归类为中危前列腺癌(IR-PCa),患者的可能结局差异很大。IR-PCa的标准治疗是放疗(RT),联合或不联合激素治疗,部分患者可因此治愈。而其他患者则可能出现癌症复发或扩散至身体其他部位。IR-PCa患者的治疗反应差异极大。这种不确定性导致了严重的治疗不足和治疗过度。本研究旨在探究在PCa标准治疗基础上加用强化治疗(激素治疗:达罗他胺+地加瑞克)是否比单纯标准治疗更有效。为此,部分参与者将接受激素治疗,另一些则不接受。所有参与者都将接受放疗。目前,难以识别可能需要更强化治疗的患者。现有方法,如仅使用前列腺特异性抗原(PSA),可能无法为医生提供足够信息来判断谁需要更强化治疗。开展本研究的研究人员认为,癌细胞的某种特定排列方式[称为导管内癌(IDC)]以及一种名为SChLAP1的遗传标志物的存在,可用于识别能从更强化治疗中获益的人群。激素治疗,例如使用达罗他胺(治疗PCa的新药)和地加瑞克等药物,可减少雄激素(男性激素,如睾酮)或阻断其对细胞的作用。PCa细胞需要雄激素才能生长和分裂,因此去除雄激素可能有效预防放疗后癌症复发。尽管达罗他胺已在约1000名PCa男性中进行了研究,似乎前景良好且耐受性良好,但它仍被视为实验性药物,因此只能在此类研究中使用。地加瑞克已获加拿大卫生部批准用于治疗PCa。本i
【主题与分类】
主题标签: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/NCT04176081
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:前列腺癌。前列腺癌(PCa)是男性中最常被诊断出的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因。如果癌症尚未扩散且被归类为中危前列腺癌(IR-PCa),患者的预后范围很广。IR-PCa的标准治疗是放疗(RT),可联合或不联合激素治疗,部分患者可因此治愈。而其他患者的癌症可能复发或扩散至身体其他部位。IR-PCa患者的治疗反应差异很大。这种不确定性导致了显著的治疗不足和过度治疗。本研究旨在探究在PCa标准治疗基础上加用强化治疗(激素治疗:达罗他胺+地加瑞克)是否比单纯标准治疗更有效。为此,部分参与者将接受激素治疗,另一些则不接受。所有参与者都将接受放疗。目前,难以识别可能需要更强化治疗的患者。现有方法,如仅使用前列腺特异性抗原(PSA),可能无法为医生提供足够信息来判断谁需要更强化治疗。
进行这项研究的研究人员认为,癌细胞的一种特定排列[称为导管内癌(IDC)]以及一种名为SChLAP1的遗传标记的存在,可用于识别哪些人将从更密集的治疗中获益。激素疗法,例如使用称为darolutamide(治疗前列腺癌的新药)和Degarelix的药物,可减少雄激素(男性激素,如睾酮)或阻断其对细胞的作用。前列腺癌细胞需要雄激素才能生长和分裂,因此去除雄激素可能有效预防放射治疗后癌症复发。尽管darolutamide已在约1000名前列腺癌男性中进行了研究,似乎很有前景且耐受性良好,但它被视为一种实验性药物,因此只能在此类研究中使用。Degarelix已获加拿大卫生部批准用于治疗前列腺癌。这
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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