药物洗脱微球治疗肝癌的安全性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于以伊立替康药物洗脱微球进行肝化学栓塞治疗肝转移瘤的安全性与药代动力学

National Institutes of Health Clinical Center (CC)National Institutes of Health Clinical Center (CC)
clinicaltrials
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其他预测Neoplasm MetastasesMelanomaColorectal Neoplasms
Safety and Pharmacokinetics of Treating Liver Cancer With Drug-Eluting Beads

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

药物洗脱微球治疗肝癌的安全性与药代动力学

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于以伊立替康药物洗脱微球进行肝化学栓塞治疗肝转移瘤的安全性与药代动力学。覆盖对象为胃肠道来源或黑色素瘤的肝转移患者,涉及 Neoplasm Metastases、Melanoma、Colorectal Neoplasms 等主题。数据可用于评估治疗安全性、血清药代动力学及肿瘤组织药物浓度,支持肝转移瘤介入治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肿瘤转移、黑色素瘤、结直肠肿瘤。背景: 临床证据提示,肝化学栓塞可能延长肝转移患者的生存期。 早期研究表明,使用伊立替康药物洗脱微球进行化学栓塞,可能在治疗来自结肠或黑色素瘤原发肿瘤的肝转移方面更为有效。目的: 主要目的:--确定使用含100mg伊立替康的药物洗脱微球进行肝化学栓塞的安全性 次要目的: 确定使用伊立替康洗脱微球进行肝化学栓塞后达到的血清药代动力学和肿瘤组织浓度。入选标准: 年龄>18岁、经病理证实患有来自胃肠道的肝转移,或患有不可切除肝病灶的黑色素瘤的患者。* 其肝转移范围

【主题与分类】

主题标签:Neoplasm Metastases、Melanoma、Colorectal Neoplasms。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01336985

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

疾病:肿瘤转移、黑色素瘤、结直肠肿瘤。背景:* 临床证据表明,肝动脉化疗栓塞可能延长肝转移患者的生存期。* 早期研究表明,使用伊立替康药物洗脱微球进行化疗栓塞可能对治疗源自结肠或黑色素瘤原发肿瘤的肝转移更为有效。目的:* 主要目的:——确定含100mg伊立替康的药物洗脱微球肝动脉化疗栓塞的安全性 * 次要目的:* 确定使用伊立替康洗脱微球进行肝动脉化疗栓塞后达到的血清药代动力学和肿瘤组织浓度。入选标准:* 年龄大于18岁,经病理证实有源自胃肠道或黑色素瘤的肝转移,且肝内病灶不可切除的患者。* 肝转移范围小于肝脏总体积的60%,且确定肝外转移病灶为轻微的患者。* 患者的ECOG体能状态评分必须小于或等于2,预期生存期超过3个月。* 患者必须具有足够的器官功能。

  • 患者在开始研究治疗前至少4周内不得接受过化疗、放疗或生物治疗。
  • 患者在研究期间不得接受常规化疗或治疗性单克隆抗体。
  • 患者不得患有急性、危重疾病。
    设计:
  • 一项Ib期试验,患者接受载有100mg伊立替康的药物洗脱微球进行肝动脉化疗栓塞。
  • 将在1年内招募最多15名患者,以累积10名可评估患者。
  • 患者将接受最多3次化疗栓塞。
  • 化疗栓塞后,将连续采集患者血清药代动力学样本并进行肿瘤活检,以测量伊立替康的血清和肿瘤组织浓度。
  • 患者在完成最后一次治疗后将接受为期一年的随访。

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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