基因分析指导FOLFIRABRAX给药治疗晚期胃肠道肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦晚期胃肠道肿瘤患者的基因分析指导给药研究。覆盖胃腺癌、胰腺腺癌、胆管癌、胆囊癌、原发灶不明腺癌及Vater壶腹癌等病种
基本信息
资源简介
基因分析指导FOLFIRABRAX给药治疗晚期胃肠道肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦晚期胃肠道肿瘤患者的基因分析指导给药研究。覆盖胃腺癌、胰腺腺癌、胆管癌、胆囊癌、原发灶不明腺癌及Vater壶腹癌等病种。核心目标是按UGT1A1基因型（1/1、1/28、28/28）分组，确定FOLFIRABRAX方案中伊立替康在第一周期的剂量限制毒性发生率，并评估各基因型组中nab-paclitaxel、伊立替康和5-FU的累积剂量及可测量病灶患者的缓解率，可用于基因导向化疗剂量预测与毒性风险评估（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：原发灶不明腺癌、成人胆管癌、胆囊癌、胃腺癌、恶性胃肠道肿瘤、转移性胰腺腺癌、胰腺腺癌、III期Vater壶腹癌。主要目标：I. 在三个尿苷二磷酸（UDP）葡萄糖醛酸转移酶1家族多肽A1（UGT1A1）基因型组（1/1、1/28、28/28）中，使用基因型指导的伊立替康（盐酸伊立替康）给药作为FOLFIRABRAX方案的一部分，确定第1周期中的剂量限制毒性（DLT）发生率。次要目标：I. 确定每个基因型组中每种化疗药物（nab-paclitaxel[紫杉醇白蛋白稳定纳米颗粒制剂]、伊立替康、5-FU[氟尿嘧啶]）的累积剂量。II. 通过Resp确定（可测量病灶患者的）缓解率
【主题与分类】
主题标签：Adenocarcinoma of Unknown Primary、Adult Cholangiocarcinoma、Gallbladder Carcinoma、Gastric Adenocarcinoma、Malignant Gastrointestinal Neoplasm、Metastatic Pancreatic Adenocarcinoma、Pancreatic Adenocarcinoma、Stage III Ampulla of Vater Cancer、Stage III Pancreatic Cancer、Stage IIIA Gallbladder Cancer。本站分类：肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02333188
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02333188
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型：原发灶不明腺癌、成人胆管癌、胆囊癌、胃腺癌、恶性胃肠道肿瘤、转移性胰腺腺癌、胰腺腺癌、III期法特壶腹癌。主要目标：I. 在三个尿苷二磷酸（UDP）葡萄糖醛酸转移酶1家族多肽A1（UGT1A1）基因型组（*1/*1、*1/*28、*28/*28）中，使用基因型指导的伊立替康（盐酸伊立替康）给药作为FOLFIRABRAX方案的一部分，确定第1周期中的剂量限制性毒性（DLT）发生率。次要目标：I. 确定每个基因型组中每种化疗药物（白蛋白结合型紫杉醇[紫杉醇白蛋白稳定纳米颗粒制剂]、伊立替康、5-FU[氟尿嘧啶]）的累积剂量。II. 根据实体瘤疗效评价标准（RECIST）（1.1版），确定研究中治疗的每种不同疾病（胰腺癌、胆道癌、食管/胃癌、原发灶不明腺癌）的缓解率（在可测量疾病的患者中）。
大纲：患者接受FOLFIRABRAX方案治疗，包括在第1天和第15天，紫杉醇白蛋白稳定纳米粒制剂静脉注射（IV）超过0.5小时，亚叶酸钙IV超过2小时，盐酸伊立替康IV超过1.5小时，以及氟尿嘧啶IV持续46小时。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下，每4周重复疗程，最多持续6个月。
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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