瘤内H101溶瘤腺病毒联合免疫检查点抑制剂治疗晚期转移性乳腺癌的真实世界观察性研究

适应症:乳腺癌(局部晚期或转移性)。本研究为一项前瞻性、单中心、开放标签、真实世界观察性临床研究,计划入组10至15例既往多线治疗失败的晚期(IV期)乳腺癌患者(年龄18-75岁,ECOG体能状态评分0-2分,且具有可测量及可注射的肿瘤病灶)

Jie Yuan,MDJie Yuan,MD
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基因组预测临床数据观察性数据免疫微环境乳腺癌晚期肿瘤免疫治疗疗效评估安全性评价
A Real-World Observational Study of Intratumoral H101 Oncolytic Adenovirus Combined With Immune Checkpoint Inhibitors for Advanced Metastatic Breast Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

瘤内H101溶瘤腺病毒联合免疫检查点抑制剂治疗晚期转移性乳腺癌的真实世界观察性研究

适应症:乳腺癌(局部晚期或转移性)。本研究为一项前瞻性、单中心、开放标签、真实世界观察性临床研究,计划入组10至15例既往多线治疗失败的晚期(IV期)乳腺癌患者(年龄18-75岁,ECOG体能状态评分0-2分,且具有可测量及可注射的肿瘤病灶)

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:乳腺癌(局部晚期或转移性)。本研究为一项前瞻性、单中心、开放标签、真实世界观察性临床研究,计划入组10至15例既往多线治疗失败的晚期(IV期)乳腺癌患者(年龄18-75岁,ECOG体能状态评分0-2分,且具有可测量及可注射的肿瘤病灶)。旨在初步探索真实世界临床情境下,瘤内注射H101溶瘤病毒联合免疫检查点抑制剂(ICIs)的抗肿瘤活性、安全性及对肿瘤免疫微环境的影响。本研究不干预常规临床决策;具体联合方案(H101瘤内注射联合抗PD-1或抗CTLA-4抗体)由主治医师根据患者病情、既往治疗及多学科团队建议确定。但为保证观察的一致性,制定标准化治疗框架:每周期为2-3周;每周期第1天瘤内注射H101(根据说明书按病灶大小进行剂量分层,如每次5×10¹¹ VP分点注射),首次注射后7±2天开始静脉输注ICI,计划共4个周期。为分析治疗前后的生物学变化,本研究包含系统性采样计划:在基线和完成4个周期后,尽可能对同一可及病灶尝试再次活检,并同时采集外周血。这些配对样本将用于单细胞RNA测序和免疫微环境分析,重点关注关键免疫细胞亚群(T细胞、NK细胞、树突状细胞、巨噬细胞)的组成、功能状态及差异表达基因的变化,并将这些变化与临床疗效指标进行相关性分析。在疗效和安全性评价方面,主要终点包括治疗相关不良事

【主题与分类】

主题标签:临床数据、观察性数据、免疫微环境、乳腺癌、晚期肿瘤、免疫治疗、疗效评估、安全性评价。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07850869

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数据说明

适应症:乳腺癌(局部晚期或转移性)。本研究为一项前瞻性、单中心、开放标签、真实世界观察性临床研究,计划入组10至15例既往多线治疗失败的晚期(IV期)乳腺癌患者(年龄18-75岁,ECOG体能状态评分0-2分,且具有可测量及可注射的肿瘤病灶)。旨在初步探索真实世界临床情境下,瘤内注射H101溶瘤病毒联合免疫检查点抑制剂(ICIs)的抗肿瘤活性、安全性及对肿瘤免疫微环境的影响。本研究不干预常规临床决策;具体联合方案(H101瘤内注射联合抗PD-1或抗CTLA-4抗体)由主治医师根据患者病情、既往治疗及多学科团队建议确定。但为保证观察的一致性,制定标准化治疗框架:每周期为2-3周;每周期第1天瘤内注射H101(根据说明书按病灶大小进行剂量分层,如每次5×10¹¹ VP分点注射),首次注射后7±2天开始静脉输注ICI,计划共4个周期。为分析治疗前后的生物学变化,本研究包含系统性采样计划:在基线和完成4个周期后,尽可能对同一可及病灶尝试再次活检,并同时采集外周血。这些配对样本将用于单细胞RNA测序和免疫微环境分析,重点关注关键免疫细胞亚群(T细胞、NK细胞、树突状细胞、巨噬细胞)的组成、功能状态及差异表达基因的变化,并将这些变化与临床疗效指标进行相关性分析。在疗效和安全性评价方面,主要终点包括治疗相关不良事

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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