LN-145或LN-145-S1治疗复发或难治性卵巢癌、三阴性乳腺癌、未分化甲状腺癌、骨肉瘤或其他骨与软组织肉瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于LN-145或LN-145-S1治疗复发或难治性卵巢癌、三阴性乳腺癌、未分化甲状腺癌、骨肉瘤及其他骨与软组织肉瘤患者的临床试验信息

基本信息
资源简介
LN-145或LN-145-S1治疗复发或难治性卵巢癌、三阴性乳腺癌、未分化甲状腺癌、骨肉瘤或其他骨与软组织肉瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于LN-145或LN-145-S1治疗复发或难治性卵巢癌、三阴性乳腺癌、未分化甲状腺癌、骨肉瘤及其他骨与软组织肉瘤患者的临床试验信息。覆盖骨肉瘤、去分化软骨肉瘤、骨巨细胞瘤、卵巢癌肉瘤、铂耐药卵巢癌、低分化甲状腺癌等多种恶性肿瘤。主要目的为采用RECIST v1.1评估各队列客观缓解率,次要目的包括疾病控制率、缓解持续时间、无进展生存期和总生存期,并进一步描述肿瘤浸润淋巴细胞过继细胞治疗的安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨肉瘤、去分化软骨肉瘤、骨巨细胞瘤、骨巨细胞瘤中的恶性肿瘤、恶性实体肿瘤、卵巢癌肉瘤、铂耐药卵巢癌、低分化甲状腺癌。主要目的:I. 使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版在各队列中通过客观缓解率(ORR)评估疗效。次要目的:I. 确定队列内和跨队列的疾病控制率(DCR)。II. 确定缓解持续时间(DOR)。III. 确定无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。IV. 进一步描述肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)过继细胞治疗在多种肿瘤类型中的安全性特征。探索性目的:I. 确定肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)持续存在的时间。II. 比较mol
【主题与分类】
主题标签:Bone Sarcoma、Dedifferentiated Chondrosarcoma、Giant Cell Tumor of Bone、Malignancy in Giant Cell Tumor of Bone、Malignant Solid Neoplasm、Ovarian Carcinosarcoma、Platinum-Resistant Ovarian Carcinoma、Recurrent Osteosarcoma、Recurrent Ovarian Carcinoma、Refractory Osteosarcoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03449108
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:骨肉瘤、去分化软骨肉瘤、骨巨细胞瘤、骨巨细胞瘤中的恶性肿瘤、恶性实体肿瘤、卵巢癌肉瘤、铂耐药卵巢癌、低分化甲状腺癌。主要目的:I. 在每个队列中使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)第1.1版评估客观缓解率(ORR)的疗效。次要目的:I. 确定队列内和跨队列的疾病控制率(DCR)。II. 确定缓解持续时间(DOR)。III. 确定无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。IV. 进一步表征肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)过继细胞疗法在多种肿瘤类型中的安全性特征。探索性目的:I. 确定肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)持续存在的时间。II. 比较TIL治疗前后肿瘤的分子和免疫学特征。III. 在多种实体瘤中前瞻性评估现有免疫治疗缓解标准(免疫相关[ir]RECIST)作为TIL治疗最佳缓解评估工具的价值。IV.
为探究TIL特征(CD8百分比[%]、CD27和CD28表达)及其与治疗反应的相关性。V. 评估产生该肿瘤标志物的患者的肿瘤标志物(CA-125)反应。VI. 评估健康相关生活质量(HRQOL)。大纲:患者被分配至2个队列之一。甲状腺癌队列:患者在-7天和-6天接受环磷酰胺静脉注射(IV),持续2小时;在-5天至-1天每日接受氟达拉滨IV,持续15-30分钟;在第0天接受自体肿瘤浸润淋巴细胞LN-145 IV,持续45分钟;在第1-4天接受阿地白介素IV,持续30分钟,最多6剂。ICI卵巢癌、骨肉瘤、三阴性乳腺癌或其他骨与软组织肉瘤队列:在手术前2-4周内,患者接受单剂纳武利尤单抗IV,持续30分钟,随后接受单剂伊匹木单抗IV,持续30分钟。患者在-7天和-6天接受环磷酰胺IV,持续2小时;在-5天至-1天每日接受氟达拉滨IV,持续15-30分钟;LN-145-S1 IV持
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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