新辅助 Pembrolizumab 分层医学治疗结直肠癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 NEOPRISM-CRC 研究,是一项 II 期临床试验,聚焦高危 2 期或 3 期 MMR 缺陷结直肠癌患者

基本信息
资源简介
新辅助 Pembrolizumab 分层医学治疗结直肠癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 NEOPRISM-CRC 研究,是一项 II 期临床试验,聚焦高危 2 期或 3 期 MMR 缺陷结直肠癌患者。研究按肿瘤突变负荷状态分层,评估 Pembrolizumab 的疗效与安全性。Pembrolizumab 属于免疫治疗,在具有 MMR-d/MSI-H 特征的晚期结直肠癌中已有良好试验结果。既往研究提示,术前给予检查点抑制剂在黑色素瘤和胶质母细胞瘤中可产生优于单纯手术的局部和全身抗肿瘤反应。该数据可用于免疫治疗疗效与安全性预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结肠腺癌。NEOPRISM-CRC 研究是一项 II 期临床试验。该试验的目的是评估 pembrolizumab(研究用 IMP)在高危 2 期或 3 期 MMR 缺陷结直肠癌患者中的疗效和安全性,这些患者按肿瘤突变负荷状态进行分层。Pembrolizumab 是一种免疫疗法,在针对具有某些遗传特征(错配修复缺陷(MMR-d)/高度微卫星不稳定性(MSI-H))的晚期结直肠癌患者的临床试验中已显示出极好的结果。既往研究提供证据表明,在黑色素瘤和胶质母细胞瘤中,术前给予检查点抑制剂比单纯手术显示出更好的局部和全身抗肿瘤反应。研究者想要调查的主要问题是,在手术前给予 pembrolizumab 是否会延迟
【主题与分类】
主题标签:Adenocarcinoma of the Colon。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05197322
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05197322
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:结肠腺癌。NEOPRISM-CRC研究是一项II期临床试验。该试验旨在评估帕博利珠单抗(研究性药物)在高风险2期或3期错配修复缺陷(MMR-d)结直肠癌患者中的疗效和安全性,这些患者根据肿瘤突变负荷状态进行分层。帕博利珠单抗是一种免疫治疗药物,在针对具有特定遗传特征(错配修复缺陷(MMR-d)/高度微卫星不稳定(MSI-H))的晚期结直肠癌患者的临床试验中已显示出优异的结果。既往研究提供证据表明,在黑色素瘤和胶质母细胞瘤中,术前给予检查点抑制剂比单纯手术显示出更好的局部和全身抗肿瘤反应。研究者想要探究的主要问题是,在具有MSI-H或MMR-d的晚期结直肠癌患者中,术前给予帕博利珠单抗是否能延迟或防止癌症复发。该试验将研究该治疗是否安全,是否能提高病理完全缓解率,以及是否能提高肿瘤被完全切除的机会。
该试验还将研究帕博利珠单抗是否因副作用而导致手术延迟。试验还将评估术后并发症以及治疗对患者生活质量的影响。患者一旦入选NEOPRISM-CRC试验,如果患者同意接受试验性结肠镜检查,将在检查过程中采集组织样本,并送至FoundationOne Medicine检测实验室进行分析,以确定通过FOUNDATIONONE®CDx(FM1 Solid CDx)检测评估的TMB(肿瘤突变负荷)状态。如果患者不同意接受试验性结肠镜检查,则将采集血液样本,以检测通过FOUNDATIONONE® Liquid CDx(FM1 Liquid CDx)检测评估的TMB状态。此外,如果患者同意接受试验性结肠镜检查,还将进行PCR(聚合酶链反应)检测或微卫星检测
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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