SGT-53联合卡铂与帕博利珠单抗治疗转移性三阴性炎性乳腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦SGT-53联合卡铂与帕博利珠单抗治疗PD-L1联合阳性评分≥10的转移性三阴性炎性乳腺癌

Northwestern UniversityNorthwestern University
clinicaltrials
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蛋白质预测Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8Breast Inflammatory Carcinoma
SGT-53, Carboplatin, and Pembrolizumab for the Treatment of Metastatic Triple Negative Inflammatory Breast Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

SGT-53联合卡铂与帕博利珠单抗治疗转移性三阴性炎性乳腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦SGT-53联合卡铂与帕博利珠单抗治疗PD-L1联合阳性评分≥10的转移性三阴性炎性乳腺癌。覆盖AJCC v8解剖IV期乳腺癌、炎性乳腺癌、转移性三阴性乳腺癌及预后IV期乳腺癌。主要目标为评估联合方案给药可行性(以成功给药率衡量)和初步活性(以临床获益率衡量,即CR+PR+SD≥6个月,采用RECIST v1.1)。可用于治疗方案可行性与疗效的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:AJCC v8解剖IV期乳腺癌、乳腺炎性癌、转移性三阴性乳腺癌、AJCC v8预后IV期乳腺癌。主要目标:I. 评估转铁蛋白受体靶向脂质体p53 cDNA(SGT-53)联合卡铂与帕博利珠单抗在PD-L1表达联合阳性评分≥10的转移性三阴性炎性乳腺癌(IBC)中的可行性,以成功给药率衡量。II. 评估SGT-53联合卡铂与帕博利珠单抗在PD-L1表达联合阳性评分≥10的转移性三阴性IBC中的初步活性,以临床获益率(完全缓解[CR]+部分缓解[PR]+疾病稳定[SD]≥6个月,采用实体瘤疗效评价标准[RECIST]1.1版)衡量。次要目标:I. 评估……

【主题与分类】

主题标签:Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、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/NCT05093387

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05093387

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

疾病条件:解剖学IV期乳腺癌(AJCC第8版)、乳腺炎性癌、转移性三阴性乳腺癌、预后IV期乳腺癌(AJCC第8版)。主要目标:I. 评估转铁蛋白受体靶向脂质体p53 cDNA(SGT-53)联合卡铂和帕博利珠单抗在PD-L1表达综合阳性评分≥10的转移性三阴性炎性乳腺癌(IBC)中的可行性,以成功给药率衡量。II. 评估SGT-53联合卡铂和帕博利珠单抗在PD-L1表达综合阳性评分≥10的转移性三阴性IBC中的初步活性,以临床获益率衡量(根据实体瘤疗效评价标准[RECIST]第1.1版,完全缓解[CR]+部分缓解[PR]+疾病稳定[SD]≥6个月)。次要目标:I. 评估SGT-53联合卡铂和帕博利珠单抗在PD-L1表达综合阳性评分≥10的转移性三阴性IBC患者中的安全性和耐受性,以常见不良事件术语标准(CTCAE)第5.0版衡量。

大纲:患者在第1、8和15天接受SGT-53静脉注射(IV),注射时间为90-120分钟;第3天接受帕博利珠单抗静脉注射,注射时间为30分钟;第3天接受卡铂静脉注射,注射时间为30-60分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每21天重复一次,最多35个周期。完成研究治疗后,患者在第28天进行随访,前2年每3个月随访一次,之后从研究治疗开始算起5年内每6个月随访一次。

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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