局部晚期宫颈癌患者接受nivolumab联合放化疗的临床结局与免疫应答相关研究——NiCOL研究

该数据集来自omicsdi.org,聚焦局部晚期宫颈癌(LACC)患者接受PD-1抑制剂nivolumab联合同步放化疗(CRT)的临床与免疫相关数据

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基因组预测Genomics
Clinical outcomes and immune correlates of response to nivolumab plus chemoradiotherapy in women with locally-advanced cervical cancer – NiCOL study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

局部晚期宫颈癌患者接受nivolumab联合放化疗的临床结局与免疫应答相关研究——NiCOL研究

该数据集来自omicsdi.org,聚焦局部晚期宫颈癌(LACC)患者接受PD-1抑制剂nivolumab联合同步放化疗(CRT)的临床与免疫相关数据。NiCOL一期试验纳入16名女性,评估安全性、耐受性及免疫应答相关性。数据涵盖剂量限制性毒性、总体缓解率、2年无进展生存期,以及肿瘤浸润免疫细胞的空间分布和基线PD-1水平等指标。可用于探索免疫治疗联合放化疗的疗效预测标志物及免疫微环境特征(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):同步放化疗(CRT)联合PD-1通路阻断可能通过增加吞噬作用、细胞死亡和抗原呈递来增强免疫介导的肿瘤控制。NiCOL一期试验旨在确定PD-1阻断抗体nivolumab在16名局部晚期宫颈癌(LACC)女性中与同步CRT联合及之后使用的安全性、耐受性和免疫应答相关性。三名患者出现3级剂量限制性毒性。总体缓解率为93.8%[95%CI:69.8%-99.8%],2年PFS为75%[95%CI:56.5%-99.5%]。与进展性疾病(PD)患者相比,无进展(PF)受试者表现出更活跃的基质免疫浸润,肿瘤浸润CD3+ T细胞与PD-L1+肿瘤细胞以及Foxp3+ T细胞与增殖性CD11c+髓系细胞的邻近度更高。PF患者基线时EMRA CD4+ T细胞上的PD-1水平更高。

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001007297

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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001007297

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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

同步放化疗(CRT)联合PD-1通路阻断可能通过增强吞噬作用、细胞死亡和抗原呈递来加强免疫介导的肿瘤控制。NiCOL 1期试验旨在确定16例局部晚期宫颈癌(LACC)女性患者中,同步及后续同步放化疗联合PD-1阻断抗体纳武利尤单抗的安全性、耐受性和免疫应答相关性。3例患者出现3级剂量限制性毒性。总缓解率为93.8%[95%CI:69.8%-99.8%],2年无进展生存(PFS)率为75%[95%CI:56.5%-99.5%]。与疾病进展(PD)患者相比,无进展(PF)受试者显示出更活跃的间质免疫浸润,肿瘤浸润CD3+ T细胞与PD-L1+肿瘤细胞以及Foxp3+ T细胞与增殖性CD11c+髓系细胞的邻近程度更高。PF患者在基线时EMRA CD4+ T细胞上的PD-1水平及肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)上的ICOS-L水平高于PD患者,而PD患者则表现为TAMs上PD-L1表达增强以及基线时循环中增殖性Treg频率更高。同步纳武利尤单抗联合根治性CRT是安全的,并与令人鼓舞的PFS率相关。

在表现出预先存在的适应性免疫激活的LACC亚组中,进一步的验证是必要的。

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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