晚期HPV相关恶性肿瘤的联合免疫治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期HPV相关恶性肿瘤的联合免疫治疗研究,覆盖宫颈癌、肛门癌、口咽癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌及直肠癌等病种

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Cervical CancerHPV CancersAnal CancerOropharyngeal CancerVulvar, Vaginal, Penile, Rectal Cancer疫苗编码
Combination Immunotherapy in Subjects With Advanced HPV Associated Malignancies

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

晚期HPV相关恶性肿瘤的联合免疫治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期HPV相关恶性肿瘤的联合免疫治疗研究,覆盖宫颈癌、肛门癌、口咽癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌及直肠癌等病种。源站描述指出,转移性或难治/复发性HPV相关恶性肿瘤经标准治疗缓解效果不佳,存在未被满足的治疗需求;一项M7824(MSB0011395C)的I期试验(NCT02517398)中,43名HPV相关恶性肿瘤受试者中有15人(34.9%)达到影像学肿瘤缓解。该数据可用于了解HPV相关恶性肿瘤免疫治疗的研究背景与疗效评估信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:宫颈癌、HPV相关癌症、肛门癌、口咽癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌、直肠癌。背景:转移性或难治/复发性HPV相关恶性肿瘤(宫颈癌、肛门癌、口咽癌等)经标准治疗缓解效果不佳。这些肿瘤对有效治疗存在未被满足的需求。在一项M7824(MSB0011395C)(NCT02517398)的I期试验中,43名HPV相关恶性肿瘤受试者中有15人(34.9%)根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1或实体瘤免疫疗效评价标准(iRECIST)达到影像学肿瘤缓解。虽然观察到的M7824缓解率似乎高于单用程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)抑制剂(15-20%),但大多数此类疾病患者似乎仍未从免疫治疗中获益。临床前研究

【主题与分类】

主题标签:Cervical Cancer、HPV Cancers、Anal Cancer、Oropharyngeal Cancer、Vulvar, Vaginal, Penile, Rectal Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04287868

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    • 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:宫颈癌、HPV相关癌症、肛门癌、口咽癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌、直肠癌。背景:转移性或难治性/复发性HPV相关恶性肿瘤(宫颈癌、肛门癌、口咽癌等)经标准治疗缓解效果不佳。这些肿瘤亟需有效的治疗方法。在一项M7824(MSB0011395C)(NCT02517398)的I期试验中,43名HPV相关恶性肿瘤受试者中有15名(34.9%)根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1或实体瘤免疫疗效评价标准(iRECIST)出现影像学肿瘤缓解。虽然M7824观察到的缓解率似乎高于单药程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)抑制剂(15-20%),但大多数患有这些疾病的患者似乎仍未从免疫治疗中获益。临床前研究表明,联合使用多种免疫治疗药物可能具有更好的抗肿瘤疗效。

具体而言,临床前研究表明,三种免疫治疗药物联合使用——(1)针对人乳头瘤病毒(HPV)阳性癌症的治疗性疫苗(PDS0101),(2)靶向程序性死亡配体1(PD-L1)和转化生长因子(TGF)β的双功能融合蛋白(M7824),以及(3)肿瘤靶向免疫细胞因子(NHS-IL12)——所产生的抗肿瘤活性高于这些药物中任何一种单一或双重组合。目的:根据实体瘤疗效评价标准(RECIST 1.1),评估(1)针对HPV阳性癌症的治疗性疫苗(PDS0101)、(2)肿瘤靶向免疫细胞因子(NHS-IL12)和(3)靶向PD-L1和TGFβ的双功能融合蛋白(M7824)联合方案在未接受过检查点抑制剂治疗的晚期HPV相关恶性肿瘤受试者中的客观缓解率(ORR)。入选条件:年龄≥18岁。经细胞学或组织学确诊为局部晚期或转移性HPV相关恶性肿瘤的受试者:宫颈癌;P16+口咽癌;肛门癌;外阴、阴道、阴茎及直肠鳞状细胞癌

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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