Palbociclib与Pembrolizumab治疗中枢神经系统转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Palbociclib与Pembrolizumab在中枢神经系统转移中的应用,属于肿瘤/乳腺癌领域

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其他分类Metastatic Malignant Neoplasm to BrainRecurrent Brain MetastasesProgressive Brain Metastases
Palbociclib and Pembrolizumab In Central Nervous System Metastases

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Palbociclib与Pembrolizumab治疗中枢神经系统转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于Palbociclib与Pembrolizumab在中枢神经系统转移中的应用,属于肿瘤/乳腺癌领域。研究为非随机、平行队列的II期临床试验,分为两个独立队列:队列1纳入来自实体瘤(包括肺癌、乳腺癌或黑色素瘤)且携带特定改变、具有可测量CNS转移的参与者,接受palbociclib治疗;队列2评估pembrolizumab与palbociclib联合治疗乳腺癌或黑色素瘤复发性脑转移的有效性与安全性。数据可用于脑转移治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑转移性恶性肿瘤、复发性脑转移、进展性脑转移。这是一项非随机、平行队列的II期研究。II期临床试验测试研究性干预措施的安全性和有效性,以了解该干预措施是否对治疗特定疾病有效。“研究性”意味着该干预措施正在研究中。该研究将在两个独立队列中进行。第一个队列(队列1)由具有可测量CNS转移的实体瘤参与者组成(包括原发癌来自肺癌、乳腺癌或黑色素瘤的患者),这些肿瘤携带特定改变,参与者接受研究药物palbociclib。第二个队列(队列2)将评估pembrolizumab与palbociclib联合治疗乳腺癌或黑色素瘤复发性脑转移的有效性和安全性。

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Malignant Neoplasm to Brain、Recurrent Brain Metastases、Progressive Brain Metastases。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02896335

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数据说明

疾病状态:转移性恶性肿瘤脑转移、复发性脑转移、进展性脑转移。这是一项非随机、平行队列的II期研究。II期临床试验旨在测试研究性干预措施的安全性和有效性,以了解该干预措施是否对治疗特定疾病有效。“研究性”意味着该干预措施正在研究中。该研究将在两个独立队列中进行。第一个队列(队列1)由患有可测量中枢神经系统转移的实体瘤参与者组成(包括原发癌为肺癌、乳腺癌或黑色素瘤的患者),这些肿瘤携带特定改变,参与者接受研究药物帕博西尼治疗。第二个队列(队列2)将评估帕博利珠单抗与帕博西尼联合治疗乳腺癌或黑色素瘤复发性脑转移的有效性和安全性。帕博西尼正在被研究用于治疗多种癌症。这类药物通过抑制被称为细胞周期蛋白依赖性激酶的细胞生长,这些激酶促进肿瘤细胞增殖。美国

美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准帕博西尼用于中枢神经系统转移的参与者,但已批准用于其他用途。研究人员希望研究帕博利珠单抗的效果。美国食品药品监督管理局(FDA)已批准帕博利珠单抗用于某些疾病,但未批准用于中枢神经系统转移。许多癌症利用特定途径(如PD-1/PD-L1和CTLA-4)来逃避免疫系统。帕博利珠单抗通过阻断PD-1/PD-L1途径发挥作用,从而解除免疫系统的抑制,使其能够阻止或减缓癌症进展。在某些肿瘤诊断中,特定标志物(PD-L1状态)与免疫疗法类型的活性之间可能存在相关性。任何队列中的参与者只要未出现无法耐受的副作用且疾病未恶化,就将接受研究治疗,并在研究治疗结束后接受为期2年的随访。

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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