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)

基本信息
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
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07850869
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
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




