Pembrolizumab治疗激素受体阳性局部炎性乳腺癌未达病理完全缓解患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素受体阳性、局部炎性乳腺癌且化疗后未达病理完全缓解、正在接受激素治疗的患者

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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其他预测Breast Inflammatory Carcinoma
Pembrolizumab in Treating Patients With Hormone Receptor Positive, Localized Inflammatory Breast Cancer Who Are Receiving Hormone Therapy and Did Not Achieve a Pathological Complete Response to Chemotherapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

Pembrolizumab治疗激素受体阳性局部炎性乳腺癌未达病理完全缓解患者研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素受体阳性、局部炎性乳腺癌且化疗后未达病理完全缓解、正在接受激素治疗的患者。研究主要目标是评估Pembrolizumab联合标准辅助激素治疗2年无病生存期,以及联合激素受体阻断的安全性和毒性特征;探索性目标分析外周血和肿瘤组织中PD-L1等免疫相关生物标志物与疗效和安全性的关联。数据可用于免疫治疗在炎性乳腺癌中的疗效预测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:解剖学IIIB期乳腺癌AJCC v8、解剖学IIIC期乳腺癌AJCC v8、乳腺炎性癌、预后IIIB期乳腺癌AJCC v8、预后IIIC期乳腺癌AJCC v8。主要目标:I. 确定使用Pembrolizumab联合标准辅助激素治疗维持治疗的患者2年无病生存期(DFS)。II. 确定接受Pembrolizumab联合激素受体阻断的原发性炎性乳腺癌(IBC)患者的安全性和毒性特征。探索性目标:I. 研究外周血和肿瘤组织中免疫相关生物标志物(如PD-L1表达)与接受Pembrolizumab治疗的IBC患者安全性和疗效之间的关联。大纲:患者在第1天接受Pembrolizumab静脉注射(IV),输注时间超过30分钟。

【主题与分类】

主题标签:Breast Inflammatory Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02971748

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    • 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。

数据说明

疾病条件:解剖学分期IIIB期乳腺癌 AJCC第8版,解剖学分期IIIC期乳腺癌 AJCC第8版,乳腺炎性癌,预后分期IIIB期乳腺癌 AJCC第8版,预后分期IIIC期乳腺癌 AJCC第8版。主要目标:I. 确定接受帕博利珠单抗联合标准辅助激素维持治疗患者的2年无病生存期(DFS)。II. 确定接受帕博利珠单抗联合激素受体阻断治疗的原发性炎性乳腺癌(IBC)患者的安全性和毒性特征。探索性目标:I. 研究外周血和肿瘤组织中的免疫相关生物标志物(如PD-L1表达)与接受帕博利珠单抗治疗的IBC患者安全性和疗效之间的关联。方案概要:患者在第1天接受帕博利珠单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每21天重复一个周期,最多持续24个月。完成研究治疗后,对患者进行1个月和24个月的随访。

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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