Tavo与Pembrolizumab联合或不联合化疗治疗不可手术局部晚期或转移性TNBC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可手术局部晚期或转移性三阴性乳腺癌(TNBC)的临床试验。研究包含筛选期、最长2年治疗期、长期随访期及生存随访期,从首次给药起随访疾病状态和生存至多5年

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clinicaltrials
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其他Triple Negative Breast Cancer
Tavo and Pembrolizumab With or Without Chemotherapy in Patients With Inoperable Locally Advanced or Metastatic TNBC

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Tavo与Pembrolizumab联合或不联合化疗治疗不可手术局部晚期或转移性TNBC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可手术局部晚期或转移性三阴性乳腺癌(TNBC)的临床试验。研究包含筛选期、最长2年治疗期、长期随访期及生存随访期,从首次给药起随访疾病状态和生存至多5年。符合条件的可及病灶受试者接受瘤内TAVO-EP治疗,并联合Pembrolizumab静脉给药(200 mg每3周或400 mg每6周),设有不同队列。数据可用于了解TNBC免疫联合治疗的研究设计与患者随访信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:三阴性乳腺癌。研究将包括筛选期、治疗期(最长2年)、长期随访期和生存随访期。参与者将从首次研究治疗给药起,对疾病状态和生存进行随访,总持续时间最长5年。符合条件的可及病灶受试者将在第1、5和8天接受TAVO-EP治疗,每6周一次,最长18周。Pembrolizumab静脉给药剂量为200 mg,第1天每3周一次,最多35个周期(Q3W),或400 mg,第1天每6周一次,最多18个周期(Q6W)。符合条件的受试者将入组以下队列之一。 队列1是一项单臂研究,在晚期或转移性阶段接受过至少1线既往系统性治疗的TNBC参与者中,给予瘤内TAVO-EP和Pembrolizumab(Q3W)。 队列2是一项单

【主题与分类】

主题标签:Triple Negative Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03567720

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数据说明

适应症:三阴性乳腺癌。本研究将包括筛选期、治疗期(最长2年)、长期随访期和生存随访期。参与者将接受疾病状态和生存随访,自首次接受研究治疗给药起总持续时间最长5年。符合条件的、具有可及病灶的受试者将接受TAVO-EP治疗,每6周的第1、5和8天给药,最长18周。帕博利珠单抗静脉给药,剂量为200 mg,每3周第1天给药,最多35个周期(Q3W),或400 mg,每6周第1天给药,最多18个周期(Q6W)。符合条件的受试者将入组以下队列之一。* 队列1是一项单臂研究,在晚期或转移阶段接受过至少1线既往系统性治疗的TNBC参与者中,评估瘤内注射TAVO-EP联合帕博利珠单抗(Q3W)的疗效。

  • 队列2是一项单臂研究,旨在评估瘤内注射TAVO-EP联合帕博利珠单抗,并按照标准治疗指南联合已批准的化疗方案(白蛋白结合型紫杉醇(Abraxane®)或吉西他滨(Gemzar®)联合卡铂(Paraplatin®))在晚期或转移性阶段未接受过系统性治疗的TNBC受试者中的疗效。在方案版本7或之后入组的受试者,其基线疾病PD-L1阴性状态定义为Dako 22C3检测法CPS<10。对于队列2中接受白蛋白结合型紫杉醇的受试者,白蛋白结合型紫杉醇的给药计划为独立的28天周期。白蛋白结合型紫杉醇的给药方案为100 mg/m²静脉注射,输注时间超过30分钟,在每个28天周期的第1、8和15天给药。对于队列2中接受吉西他滨联合卡铂的受试者,给药方案为吉西他滨1000 mg/m²联合卡铂曲线下面积(AUC)2静脉注射,每21天周期的第1天和第8天给药。

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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