Talimogene Laherparepvec 治疗无法手术切除的复发性乳腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Talimogene Laherparepvec 治疗无法手术切除的复发性乳腺癌,涵盖恶性胸壁肿瘤、复发性乳腺癌、复发性炎性乳腺癌及 IV 期乳腺癌(AJCC v6 和 v7)等病症

基本信息
资源简介
Talimogene Laherparepvec 治疗无法手术切除的复发性乳腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于 Talimogene Laherparepvec 治疗无法手术切除的复发性乳腺癌,涵盖恶性胸壁肿瘤、复发性乳腺癌、复发性炎性乳腺癌及 IV 期乳腺癌(AJCC v6 和 v7)等病症。主要目标是评估该药物在炎性乳腺癌或非炎性乳腺癌伴不可手术局部复发患者中的总缓解率,次要目标包括疾病控制率、局部总缓解率、无进展生存期和总生存期等。数据可用于乳腺癌治疗疗效预测与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性胸壁肿瘤、复发性乳腺癌、复发性炎性乳腺癌、IV期乳腺癌 AJCC v6 和 v7、IV期炎性乳腺癌。主要目标:I. 通过总缓解率确定 talimogene laherparepvec 在炎性乳腺癌或非炎性乳腺癌伴不可手术局部复发患者中的疗效。次要目标:I. 通过总疾病控制率确定 talimogene laherparepvec 在炎性乳腺癌或非炎性乳腺癌伴不可手术局部复发患者中的疗效。II. 确定所有患者的局部总缓解率和疾病控制率、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。III. 确定患者的局部总缓解率和疾病控制率、PFS 和 OS
【主题与分类】
主题标签:Malignant Chest Wall Neoplasm、Recurrent Breast Carcinoma、Recurrent Inflammatory Breast Carcinoma、Stage IV Breast Cancer AJCC v6 and v7、Stage IV Inflammatory Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02658812
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02658812
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:恶性胸壁肿瘤、复发性乳腺癌、复发性炎性乳腺癌、AJCC第6版和第7版IV期乳腺癌、IV期炎性乳腺癌。主要目标:I. 通过总缓解率评估talimogene laherparepvec在无法手术局部复发的炎性乳腺癌或非炎性乳腺癌患者中的疗效。次要目标:I. 通过总体疾病控制率评估talimogene laherparepvec在无法手术局部复发的炎性乳腺癌或非炎性乳腺癌患者中的疗效。II. 确定所有患者的局部总缓解率和疾病控制率、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。III. 确定无远处转移患者的局部总缓解率和疾病控制率、PFS和OS。IV. 确定有远处转移患者的局部总缓解率和疾病控制率、PFS和OS。V. 确定talimogene laherparepvec局部病灶注射的安全性。相关性研究:I.
通过评估免疫功能和细胞凋亡(采用免疫细胞表面标志物和细胞因子),确定talimogene laherparepvec对注射部位和远处转移部位的作用。II. 评估以下各项的变化:血清或血浆中白细胞介素(IL)-2、IL-12、肿瘤坏死因子(TNF)-α和干扰素(IFN)-α的水平;(Reuben实验室);T细胞亚群(CD3、CD4、CD8、CD25)和自然杀伤细胞(NK细胞)亚群(CD16、CD56)的表型,将通过多参数荧光激活细胞分选(FACS)分析在MD Anderson的James Reuben博士实验室对外周血进行测定(百分比和绝对数);血清分析1型单纯疱疹病毒(HSV)血清学免疫球蛋白(Ig)G和IgM(酶联免疫吸附试验[ELISA])。III. 通过免疫组化检测(CD3、CD4、CD8、CD20、CD16、CD56、颗粒酶B、c)评估坏死和免疫细胞浸润(T细胞/B细胞/NK细胞、巨噬细胞、树突状细胞),以评估远处肿瘤组织的变化。
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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