多模态消融联合全身药物治疗晚期实体瘤的II期临床研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦结直肠癌、三阴性乳腺癌和黑色素瘤三种常见癌症的肝转移治疗。研究探索多模态热物理消融联合pucotenlimab等免疫治疗药物的疗效与安全性，涉及多模态消融重塑肿瘤微环境、释放新抗原并发挥原位疫苗作用
基本信息
资源简介
多模态消融联合全身药物治疗晚期实体瘤的II期临床研究
该数据集对应一项在clinicaltrials.gov登记的II期临床研究，英文名称为“A Phase II Clinical Study of Multimodal Ablation Combined With Systemic Drug Therapy for Advanced Solid Tumors.”。研究聚焦结直肠癌、三阴性乳腺癌和黑色素瘤三种常见癌症的肝转移治疗，针对这些癌种肝转移治疗手段有限的现状，探索多模态热物理消融联合pucotenlimab等免疫治疗药物的疗效与安全性。其核心思路是借助多模态消融重塑肿瘤微环境、释放新抗原并发挥原位疫苗作用，在此基础上与免疫治疗药物联合，以期突破现有治疗局限。数据集围绕上述主题组织，归入肿瘤/乳腺癌分类，并以三阴性乳腺癌转移、黑色素瘤转移和结直肠癌转移作为主题标签。
【数据集背景】
转移性实体瘤的肝转移是临床治疗的难点之一。源站描述指出，结直肠癌、三阴性乳腺癌和黑色素瘤这三种常见癌症的肝转移治疗目前存在局限。多模态热物理消融治疗能够重塑肿瘤微环境、释放新抗原，并发挥原位疫苗的作用。该研究正是在这一机制认识的基础上，尝试将多模态消融与pucotenlimab等免疫治疗药物联合使用，考察这一组合疗法在实体瘤肝转移患者中的表现，期望突破既有的治疗限制。
【数据内容】
数据集的主题标签为三阴性乳腺癌转移、黑色素瘤转移和结直肠癌转移，对应源站列出的研究条件：Triple Negative Breast Cancer Metastatic、Melanoma Metastatic、Colorectal Cancer Metastatic。研究关注的核心干预为多模态消融与系统药物治疗（包括pucotenlimab等免疫治疗药物）的联合方案，主要考察方向为联合治疗的疗效与安全性。除上述主题与考察方向外，数据集所包含的具体字段、变量与记录内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床研究登记信息。其内容围绕一项II期临床研究展开，研究名称为“A Phase II Clinical Study of Multimodal Ablation Combined With Systemic Drug Therapy for Advanced Solid Tumors.”。关于采集时间、采集方式、更新频率及样本量等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注实体瘤肝转移治疗研究的场景，尤其是结直肠癌、三阴性乳腺癌和黑色素瘤肝转移方向。可用于了解多模态热物理消融联合免疫治疗药物这一研究路径的设计思路，包括消融重塑肿瘤微环境、释放新抗原、发挥原位疫苗作用并与pucotenlimab等药物联合的探索方向。也可作为肿瘤/乳腺癌分类下相关临床研究信息的参考。具体分析用途与适用边界，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为II期临床研究的登记信息，研究聚焦三种癌症的肝转移，涉及的患者人群与干预方案具有特定范围。关于数据完整性、准确性、偏倚控制及使用限制等，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06889610
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
条件：转移性三阴性乳腺癌、转移性黑色素瘤、转移性结直肠癌。本研究聚焦于三种常见癌症肝转移的治疗：结直肠癌、三阴性乳腺癌和黑色素瘤。目前，这些癌症肝转移的治疗存在局限。多模态热物理消融治疗能够重塑肿瘤微环境，释放新抗原，并发挥原位疫苗的作用。在此基础上，将探索多模态消融与免疫治疗药物（如普特利单抗）的联合应用。将研究该联合疗法在实体瘤肝转移患者中的疗效与安全性，期望突破现有的治疗局限。
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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