Penpulimab治疗其他系统治疗失败的转移性PPGL患者的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性研究,纳入经组织学或影像学确诊、且其他系统治疗失败的转移性嗜铬细胞瘤和恶性副神经节瘤(MPP)患者

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clinicaltrials
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医学影像预测Pheochromocytoma, MetastaticPheochromocytoma MalignantParaganglioma, Malignant
The Efficacy and Safety of Penpulimab in the Treatment of Metastatic PPGL Patients Who Fail to Other Systemic Treatment

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Penpulimab治疗其他系统治疗失败的转移性PPGL患者的疗效与安全性

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性研究,纳入经组织学或影像学确诊、且其他系统治疗失败的转移性嗜铬细胞瘤和恶性副神经节瘤(MPP)患者。研究采用Penpulimab静脉给药,每3周200 mg,持续至影像学或临床疾病进展或出现不可耐受的不良事件。在基线和每1-3个周期检测血浆去甲变肾上腺素和变肾上腺素及24小时尿儿茶酚胺排泄,基线和每3个周期行胸腹盆增强CT评估可测量靶病灶,仅骨转移或无靶病灶者用18F-FDG-PET/CT评估疗效。可用于免疫治疗疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嗜铬细胞瘤,转移性,恶性嗜铬细胞瘤,副神经节瘤,恶性。这是一项前瞻性观察性研究。纳入经组织学或影像学确诊的MPP且其他系统治疗失败的患者。Penpulimab将以200 mg的剂量每3周静脉给药一次。治疗持续至患者出现影像学或临床疾病进展或不可接受的不良事件。在基线和每1-3个周期测量血浆去甲变肾上腺素和变肾上腺素(MNs)、24小时尿儿茶酚胺排泄(24hCA)。在基线和每3个周期使用胸部、腹部和骨盆的对比增强计算机断层扫描(CT)评估可测量靶病灶。对于仅有骨转移或无可测量靶病灶的患者,疗效通过18F-氟脱氧葡萄糖(18F-FDG-PET/CT)评估。主要

【主题与分类】

主题标签:Pheochromocytoma, Metastatic、Pheochromocytoma Malignant、Paraganglioma, Malignant。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05885399

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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

疾病:嗜铬细胞瘤、转移性、恶性嗜铬细胞瘤、副神经节瘤、恶性。这是一项前瞻性观察性研究。纳入经组织学或影像学确诊的MPP且对其他全身治疗失败的患者。Penpulimab将以200 mg的剂量每3周静脉给药一次。治疗持续至患者出现影像学或临床疾病进展或不可接受的不良事件。在基线和每1-3个周期测量血浆去甲变肾上腺素和变肾上腺素(MNs)、24小时尿儿茶酚胺排泄量(24hCA)。在基线和每3个周期使用胸部、腹部和盆腔的增强计算机断层扫描(CT)评估可测量的靶病灶。对于仅有骨转移或无可见可测量靶病灶的患者,通过18F-氟脱氧葡萄糖(18F-FDG-PET/CT)评估疗效。主要终点为根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1/PERCIST1.0的客观缓解率(ORR)和疾病控制率(DCR)。次要终点包括生化(儿茶酚胺水平)缓解率(BRR)、无进展生存期(PFS)和安全性。

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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