HPV疫苗PRGN-2009单用或联合抗PDL1/TGF-β陷阱(M7824)治疗HPV相关癌症受试者
覆盖HPV阳性癌症,包括外阴、阴道、阴茎、直肠癌、肛门癌、口咽癌和宫颈癌。源站描述指出转移性HPV相关恶性肿瘤常难以治愈且标准治疗缓解不佳,HPV阳性口咽癌在美国最常见且发病率上升,II期和III期患者主要接受根治性治疗,但部分患者预后仍差

基本信息
资源简介
HPV疫苗PRGN-2009单用或联合抗PDL1/TGF-β陷阱(M7824)治疗HPV相关癌症受试者
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为HPV疫苗PRGN-2009单用或联合Anti-PDL1/TGF-Beta Trap (M7824)治疗HPV相关癌症的临床研究。覆盖HPV阳性癌症,包括外阴、阴道、阴茎、直肠癌、肛门癌、口咽癌和宫颈癌。源站描述指出转移性HPV相关恶性肿瘤常难以治愈且标准治疗缓解不佳,HPV阳性口咽癌在美国最常见且发病率上升,II期和III期患者主要接受根治性治疗,但部分患者预后仍差。该数据可用于了解HPV相关癌症的临床特征与治疗研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HPV阳性癌症,外阴、阴道、阴茎、直肠癌,肛门癌,口咽癌,宫颈癌。背景 转移性人乳头瘤病毒(HPV)相关恶性肿瘤(宫颈癌、肛门癌、口咽癌等)通常无法治愈,且标准治疗缓解效果不佳。 HPV阳性(p16+)口咽癌是美国最常见的HPV相关恶性肿瘤,且发病率正在上升。 II期和III期HPV阳性口咽癌主要接受根治性治疗。 尽管I期HPV+口咽癌的预后良好,但约20%的II期患者和35%的III期患者将在四年内死亡。 * 尝试通过用西妥昔单抗替代高剂量顺铂同步放疗来降低HPV阳性口咽癌的治疗强度
【主题与分类】
主题标签:HPV Positive Cancer、Vulvar, Vaginal, Penile, Rectal Cancer、Anal Cancer、Oropharyngeal Cancer、Cervical Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04432597
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04432597
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:HPV阳性癌症、外阴癌、阴道癌、阴茎癌、直肠癌、肛门癌、口咽癌、宫颈癌。背景 * 转移性人乳头瘤病毒(HPV)相关恶性肿瘤(宫颈癌、肛门癌、口咽癌等)通常无法治愈,且标准疗法缓解效果不佳。 * HPV阳性(p16+)口咽癌是美国最常见的HPV相关恶性肿瘤,且发病率正在上升。 * II期和III期HPV阳性口咽癌主要采用根治性治疗。 * 尽管I期HPV+口咽癌的预后良好,但约20%的II期患者和35%的III期患者将在四年内死亡。 * 通过用西妥昔单抗替代高剂量顺铂同步放疗来尝试降低HPV阳性口咽癌治疗强度的努力未能成功。 * 诱导治疗和新辅助免疫治疗是这类癌症活跃研究的领域。
诱导免疫治疗的目标是在确定性治疗前诱导抗原特异性免疫,并降低II期和III期疾病患者的疾病复发风险。* 针对HPV的单一治疗性疫苗或与M7824(MSB0011359C)(双重程序性死亡配体1(PD-L1)和转化生长因子β(TGF-β)抑制剂)联合使用,已在多种HPV阳性恶性肿瘤的临床前模型中证明能诱导HPV抗原特异性反应并抑制肿瘤生长。* 在癌症研究中心(CCR)进行的临床研究中,M7824作为单一疗法对转移性HPV+癌症(包括口咽鳞状细胞癌(OPSCC))产生了显著的客观缓解率(35-40%),临床前研究支持添加具有治疗意图的研究性HPV疫苗(PRGN-2009,一种基于大猩猩腺病毒的疫苗)以进一步提高抗肿瘤疗效。目标:在复发/转移性HPV阳性癌症参与者中进行的I期试验:-主要目标:确定安全性和推荐的II期剂量(RP2
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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