M7824 用于 HPV 相关恶性肿瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 M7824 在 HPV 相关恶性肿瘤中的研究,覆盖宫颈癌、口咽癌、肛门癌、阴道癌或阴茎癌等

基本信息
资源简介
M7824 用于 HPV 相关恶性肿瘤的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 M7824 在 HPV 相关恶性肿瘤中的研究,覆盖宫颈癌、口咽癌、肛门癌、阴道癌或阴茎癌等。源站描述指出,转移性或难治/复发性 HPV 相关恶性肿瘤常难以治愈,标准治疗缓解效果不佳;TGF R1 通路信号与过表达与 HPV+ 癌症显著相关;PD-1 抑制剂在这类疾病中的缓解率为 12-20%;M7824 是一种新型双功能融合蛋白,由抗 PD-L1 单克隆抗体与人 TGF-βRII 可溶性胞外域组成,发挥 TGF-β“陷阱”作用。可用于了解该研究背景与适用癌种(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:人乳头瘤病毒、宫颈癌、口咽癌、肛门癌、阴道癌或阴茎癌。背景: 转移性或难治/复发性人乳头瘤病毒(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。 转化生长因子受体 1 型(TGF R1)通路信号传导及过表达与 HPV+ 癌症显著相关。 程序性细胞死亡蛋白 1(PD-1)抑制剂对这些疾病产生了 12-20% 的缓解率。 M7824 是一种新型双功能融合蛋白,由针对人程序性死亡配体 1(PD-L1)的单克隆抗体和人 TGF-β 受体 II(TGF-βRII)的可溶性胞外域组成,其功能为 TGF-β“陷阱”。* 来自一项 I 期试验中一小群 HPV 相关恶性肿瘤患者的早期数据
【主题与分类】
主题标签:Human Papilloma Virus、Cervical Cancer、Oropharyngeal Cancer、Anal Cancer、Vaginal or Penile Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03427411
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03427411
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:人乳头状瘤病毒、宫颈癌、口咽癌、肛门癌、阴道癌或阴茎癌。背景:* 转移性或难治性/复发性人乳头状瘤病毒(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。* 转化生长因子受体1型(TGF R1)通路信号传导及过表达与HPV阳性癌症显著相关。* 程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)抑制剂在这类疾病中的应答率为12-20%。* M7824是一种新型双功能融合蛋白,由抗人程序性死亡配体1(PD-L1)的单克隆抗体与人转化生长因子β受体II(TGF-β RII)的可溶性胞外域组成,其功能相当于TGF-β“陷阱”。* 在M7824的I期试验中,一小群HPV相关恶性肿瘤患者的早期数据已显示出有前景的活性(NCT02517398)。
截至2017年5月30日,9名HPV相关恶性肿瘤患者中有4名(44%)初步显示出临床获益的证据,包括:
- 一名转移性宫颈癌患者,在3个月时疾病缩小了25%
- 一名转移性P16阳性(P16+)头颈癌患者,在6周时出现未经确认的部分缓解(PR)
- 一名转移性肛门癌患者,在开始治疗9个月后持续部分缓解(PR)
- 一名转移性宫颈癌患者,在开始治疗15个月后持续完全缓解(CR)。
- 值得注意的是,未经确认PR的P16+头颈癌患者、持续PR的肛门癌患者以及持续CR的宫颈癌患者均患有HPV+疾病。
- 迄今为止,M7824在I期试验中的免疫相关不良事件与其他PD-1/PD-L1抑制剂相当,表明其安全性可控。
- EMD Serono正在进行一项扩展队列研究,评估M7824在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)以及除神经内分泌宫颈癌外的宫颈癌患者中的疗效。
目的:
-确定客观缓解率(ORR)
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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