阿维A预防已接受器官移植且既往治疗过皮肤癌患者的皮肤癌

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为非黑色素瘤性皮肤癌,聚焦于已接受实体器官移植、既往有多次基底细胞癌或鳞状细胞癌切除史的免疫抑制患者

Alliance for Clinical Trials in OncologyAlliance for Clinical Trials in Oncology
clinicaltrials
浏览 9
基因组预测Non-melanomatous Skin Cancer
Acitretin in Preventing Skin Cancers in Patients With Previously Treated Skin Cancers Who Have Undergone Organ Transplantation

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

阿维A预防已接受器官移植且既往治疗过皮肤癌患者的皮肤癌

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为非黑色素瘤性皮肤癌,聚焦于已接受实体器官移植、既往有多次基底细胞癌或鳞状细胞癌切除史的免疫抑制患者。数据涉及阿维A(acitretin)的化学预防效果评估,并探索人乳头瘤病毒(HPV)作为皮肤表皮异型增生/癌变可能病因辅因子的作用,以及阿维A对潜在替代终点生物标志物和HPV DNA的影响。该随机研究按年龄、过去5年皮肤癌数量及最近一次皮肤癌发生时间进行分层,可用于皮肤癌化学预防、移植后肿瘤风险及HPV相关皮肤病变的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非黑色素瘤性皮肤癌。目的: 确定阿维A在既往有多次基底细胞癌(BCC)或鳞状细胞癌(SCC)皮肤癌切除史的免疫抑制实体器官移植受者中的化学预防效果。 评估人乳头瘤病毒(HPV)作为这些患者皮肤组织中皮肤表皮异型增生/癌变发展的可能病因辅因子。* 确定阿维A对正常(防晒)、日晒以及异型增生和癌(SCC/BCC)皮肤标本中潜在替代终点生物标志物和HPV DNA的影响。概要:这是一项随机研究。患者根据年龄(至少18至50岁以下 vs 50至59岁 vs 60至69岁 vs 70岁及以上)、过去5年既往皮肤癌数量(2 vs 3 vs 至少4)、最近一次皮肤癌发生以来的时间(le

【主题与分类】

主题标签:Non-melanomatous Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003611

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:非黑色素瘤性皮肤癌。目的:* 确定阿维A在有多发性基底细胞癌(BCC)或鳞状细胞癌(SCC)皮肤癌切除史的免疫抑制实体器官移植受者中的化学预防疗效。* 评估人乳头瘤病毒(HPV)作为这些患者皮肤组织中皮肤表皮异型增生/癌发展的可能病因辅因子的作用。* 确定阿维A对正常(防晒)、日晒以及异型增生和癌(SCC/BCC)皮肤标本中潜在替代终点生物标志物和HPV DNA的影响。概述:这是一项随机研究。患者根据年龄(至少18至50岁以下 vs 50至59岁 vs 60至69岁 vs 70岁及以上)、过去5年内既往皮肤癌数量(2 vs 3 vs 至少4)、最近一次皮肤癌发生后的时间(少于12个月 vs 至少12个月)、晒伤易感性(无 vs 中度 vs 高度)、可见皮肤损伤(轻度 vs 中度 vs 重度)进行分层。患者每天接受口服阿维A或安慰剂,持续2年。

在1年时,从正常区域和任何患有皮肤癌的区域获取皮肤活检,用于遗传学研究。患者每6个月进行一次随访。

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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