多西他赛联合激素治疗与阿帕他胺治疗转移性前列腺癌的ASPIRE试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录ASPIRE试验相关信息,聚焦转移性去势敏感性前列腺癌。主要目标为评估在多西他赛加入雄激素剥夺治疗与阿帕他胺后能否改善总生存,次要目标涉及TP53、PTEN或RB1失活患者的生存、影像学进展时间、去势抵抗时间及症状性骨骼事件无生存等

基本信息
资源简介
多西他赛联合激素治疗与阿帕他胺治疗转移性前列腺癌的ASPIRE试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录ASPIRE试验相关信息,聚焦转移性去势敏感性前列腺癌。覆盖Castration-Sensitive Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Adenocarcinoma及Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8等类型。主要目标为评估在多西他赛加入雄激素剥夺治疗与阿帕他胺后能否改善总生存,次要目标涉及TP53、PTEN或RB1失活患者的生存、影像学进展时间、去势抵抗时间及症状性骨骼事件无生存等。可用于前列腺癌治疗方案的生存预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:去势敏感性前列腺癌、转移性前列腺腺癌、AJCC v8 IVB期前列腺癌。主要目标:I. 确定在多西他赛加入雄激素剥夺治疗和阿帕他胺后,能否改善转移性去势敏感性前列腺癌男性的总生存。次要目标:I. 确定在多西他赛加入雄激素剥夺治疗和阿帕他胺后,能否改善癌症存在TP53、PTEN或RB1缺失或失活突变男性的总生存。II. 确定在多西他赛加入ADT加阿帕他胺后,能否根据前列腺癌工作组3(PCWG3)指南改善影像学进展时间。III. 确定组间去势抵抗性前列腺癌(CRPC)时间。IV. 确定组间症状性骨骼事件无生存(SSE-FS)。V. 确定
【主题与分类】
主题标签:Castration-Sensitive Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Adenocarcinoma、Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06931340
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06931340
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:去势敏感性前列腺癌、转移性前列腺腺癌、AJCC第8版IVB期前列腺癌。主要目标:I. 确定在雄激素剥夺治疗和阿帕鲁胺的基础上加用多西他赛是否能改善转移性去势敏感性前列腺癌男性的总生存期。次要目标:I. 确定在雄激素剥夺治疗和阿帕鲁胺的基础上加用多西他赛是否能改善TP53、PTEN或RB1基因缺失或失活突变的癌症男性的总生存期。II. 根据前列腺癌工作组3(PCWG3)指南,确定在ADT加阿帕鲁胺的基础上加用多西他赛是否能改善影像学进展时间。III. 确定两组之间进展为去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的时间。IV. 确定两组之间的症状性骨骼事件无生存期(SSE-FS)。V. 使用不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版确定三药联合方案与两药联合方案的安全性和耐受性。VI.
确定患者的影像学无进展生存期(rPFS)和总生存期(OS),按以下分层因素在组间进行比较:a)疾病的体积/发生时间(常规影像学上的异时性高体积、同时性高体积和同时性低体积转移)和b)肿瘤抑制基因改变状态(0 vs 1 vs 2+)。VII. 确定组间6周和6个月时前列腺特异性抗原(PSA)90应答率。VIII. 根据PCWG3标准确定组间至PSA进展时间。IX. 确定组间可测量疾病患者的客观缓解率(ORR)。探索性目标:I. 根据癌症治疗功能评估/美国国家综合癌症网络前列腺癌症状指数17项问卷(NCCN-FACT FPSI-17),确定组间疾病躯体症状加重的时间。II. 比较转移性去势敏感性前列腺癌患者的生活质量,通过癌症治疗功能评估-前列腺(FACT-P)试验结果指数进行测量。
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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