177Lu-PSMA-617治疗进展性mCRPC患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,特别是骨扫描显示“超级扫描”模式、既往被VISION等试验排除的人群

Ebrahim S DelpassandEbrahim S Delpassand
clinicaltrials
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医学影像Prostate Cancer (CRPC)Prostate CancerProstate Cancer Metastatic
Treatment of Patients With Progressive mCRPC With 177Lu-PSMA-617

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

177Lu-PSMA-617治疗进展性mCRPC患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,特别是骨扫描显示“超级扫描”模式、既往被VISION等试验排除的人群。研究评估FDA批准药物Pluvicto(Lu-177-PSMA617)的安全性和有效性,采用改良3+3剂量递增法确定最佳安全剂量,起始低剂量并逐步增加至最高200 mCi,共给药六次,间隔6±1周。数据可用于了解该特殊人群的剂量探索与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【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、伴骨转移的前列腺癌患者、前列腺癌(CRPC)、前列腺癌、转移性前列腺癌。本临床研究探讨FDA批准药物Pluvicto(Lu-177-PSMA617)的安全性和有效性。研究聚焦于一组独特的转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,其骨显像呈现“超级扫描”——一种提示癌症广泛骨转移的模式。这些患者被排除在VISION等既往试验之外,导致临床认识存在关键空白。该试验旨在采用改良3+3剂量递增法确定Pluvicto的最佳安全剂量,从低剂量开始增加,最终达到最高200 mCi。参与者将总共接受六次剂量,每6±1周给药一次。主要目标包括

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer (CRPC)、Prostate Cancer、Prostate Cancer Metastatic。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06972628

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病条件:转移性去势抵抗性前列腺癌、伴骨转移的前列腺癌患者、前列腺癌(CRPC)、前列腺癌、转移性前列腺癌。本临床研究旨在探讨FDA批准药物Pluvicto(Lu-177-PSMA617)的安全性和有效性。研究聚焦于一类特殊患者群体——转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者,其骨扫描显示“超级骨显像”——一种提示骨骼中广泛癌症转移的影像模式。此类患者曾被VISION等既往试验排除在外,导致临床认知存在关键空白。该试验采用改良3+3剂量递增法,从低剂量开始逐步增加,最终达到最高200 mCi,以确定Pluvicto的最佳安全剂量。受试者将共接受六次给药,间隔为每6 ± 1周。主要目标包括确定最大耐受剂量,并依据CTCAE第5.0版标准监测安全性。疗效将通过基于PCWG3指南的PSA水平下降进行评估。次要终点包括生活质量、影像学缓解(RECIST v1.1)和总生存期。

探索性终点包括通过PSMA PET/CT成像,利用SUVmean和病灶变化来测量治疗反应。该研究最多纳入30名参与者,并在确定最佳剂量后扩大入组。研究全程将监测常规实验室检查(全血细胞计数、综合代谢 panel、PSA、睾酮)及患者报告的不良反应。针对生存和安全性的长期随访将每六个月进行一次,持续最长五年。影像学检查(CT/MRI、骨扫描及可选PET/CT)将在基线、治疗中期、治疗结束时及治疗后每三个月进行。完全缓解、部分缓解、疾病稳定或疾病进展将依据RECIST和PCWG3指南共同定义。每月PSA检查将持续最长24个月或直至疾病进展。PLUVICTO在每次治疗中经静脉输注2-5分钟给药。参与者可能因疾病进展、不可耐受的不良反应、不依从或其他临床原因而终止研究。

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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