图卡替尼联合帕博利珠单抗和曲妥珠单抗

HER2阳性乳腺癌经曲妥珠单抗、帕妥珠单抗和T-DM1治疗后仍不可治愈,脑转移是主要致病和致死原因。HER2阳性肿瘤TILs较高,可能适合免疫检查点阻断;PD1或PD-L1抑制在具有PD-L1或TILs的转移性乳腺癌中显示OS获益

Breast Cancer Trials, Australia and New ZealandBreast Cancer Trials, Australia and New Zealand
clinicaltrials
浏览 18
蛋白质预测Breast CancerHER2-positive Breast Cancer
Tucatinib Together With Pembrolizumab and Trastuzumab

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

图卡替尼联合帕博利珠单抗和曲妥珠单抗

HER2阳性乳腺癌经曲妥珠单抗、帕妥珠单抗和T-DM1治疗后仍不可治愈,脑转移是主要致病和致死原因。HER2阳性肿瘤TILs较高,可能适合免疫检查点阻断;PD1或PD-L1抑制在具有PD-L1或TILs的转移性乳腺癌中显示OS获益。研究者假设图卡替尼联合曲妥珠单抗和PD-1抑制可获得与HER2CLIMB相似的ORR、PFS和缓解持续时间,尤其防治CNS转移(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌、HER2阳性乳腺癌。尽管全身治疗选择已取得显著进展,但接受曲妥珠单抗、帕妥珠单抗和T-DM1治疗后的晚期HER2阳性乳腺癌仍无法治愈,脑转移仍是患者发病和死亡的主要原因。HER2阳性乳腺癌具有相对较高的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs),这可能成为免疫检查点阻断的靶点。在转移性乳腺癌中进行的PD1或PD-L1抑制研究显示,对于预先存在免疫富集的患者,例如PD-L1蛋白阳性表达或存在TILs者,总生存期(OS)有获益。HER2阳性疾病进展的主要部位之一是中枢神经系统(CNS),这支持需要为脑转移患者寻找有效的联合方案。Tucatinib(ONT-380)是一种强效、高选择性的口服HER2小分子酪氨酸激酶抑制剂(TKI),已显示出临床获益,尤其值得注意的是,在联合类型研究中给药时其极少诱导EGFR型毒性,并且在脑转移患者的研究中已证实具有颅内疗效。研究者假设,tucatinib联合曲妥珠单抗和PD-1抑制将产生与HER2CLIMB中相似的ORR,以及可比的PFS和缓解持续时间,特别是通过预防和治疗CNS转移。在PD-L1阳性组中加用PD-1抑制并省略卡培他滨的潜在优势是提高缓解的持久性,并有望为患者减少额外毒性。研究者认为,该方案将产生与HER2CLIMB中所见相当的结果,且不良事件更少。重要的是,我们提出的联合方案中所有药物的副作用谱不重叠,该联合方案为这一患者群体提供了获得良好耐受性和持久疾病控制的独特机会。该研究

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、HER2-positive Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04789096

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数据说明

疾病:乳腺癌、HER2阳性乳腺癌。尽管全身治疗选择已取得显著进展,但接受曲妥珠单抗、帕妥珠单抗和T-DM1治疗后的晚期HER2阳性乳腺癌仍无法治愈,脑转移仍是患者发病和死亡的主要原因。HER2阳性乳腺癌具有相对较高的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs),这可能成为免疫检查点阻断的靶点。在转移性乳腺癌中进行的PD1或PD-L1抑制研究显示,对于预先存在免疫富集的患者,例如PD-L1蛋白阳性表达或存在TILs者,总生存期(OS)有获益。HER2阳性疾病进展的主要部位之一是中枢神经系统(CNS),这支持需要为脑转移患者寻找有效的联合方案。Tucatinib(ONT-380)是一种强效、高选择性的口服HER2小分子酪氨酸激酶抑制剂(TKI),已显示出临床获益,尤其值得注意的是,在联合类型研究中给药时其极少诱导EGFR型毒性,并且在脑转移患者的研究中已证实具有颅内疗效。研究者假设,tucatinib联合曲妥珠单抗和PD-1抑制将产生与HER2CLIMB中相似的ORR,以及可比的PFS和缓解持续时间,特别是通过预防和治疗CNS转移。在PD-L1阳性组中加用PD-1抑制并省略卡培他滨的潜在优势是提高缓解的持久性,并有望为患者减少额外毒性。研究者认为,该方案将产生与HER2CLIMB中所见相当的结果,且不良事件更少。重要的是,我们提出的联合方案中所有药物的副作用谱不重叠,该联合方案为这一患者群体提供了获得良好耐受性和持久疾病控制的独特机会。该研究

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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