疫苗疗法治疗晚期或复发性癌症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于晚期或复发性癌症的疫苗治疗研究,覆盖肛门癌、宫颈癌、食管癌、头颈癌、阴茎癌和外阴癌

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Anal CancerCervical CancerEsophageal CancerHead and Neck CancerPenile CancerVulvar Cancer
Vaccine Therapy in Treating Patients With Advanced or Recurrent Cancer

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

疫苗疗法治疗晚期或复发性癌症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于晚期或复发性癌症的疫苗治疗研究,覆盖肛门癌、宫颈癌、食管癌、头颈癌、阴茎癌和外阴癌。数据涉及以HPV16 E6/E7合成肽脉冲的抗原呈递细胞疫苗,旨在评估患者对病毒癌蛋白的内源性细胞免疫、疫苗诱导或增强细胞免疫的能力、免疫类型与特征、毒性以及肿瘤反应。可用于肿瘤免疫治疗、HPV相关癌症及疫苗应答预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛门癌、宫颈癌、食管癌、头颈癌、阴茎癌、外阴癌。目标: 确定晚期或复发性宫颈癌或其他携带HPV16的癌症患者中是否存在针对病毒癌蛋白人乳头瘤病毒16(HPV16)E6和E7的内源性细胞免疫。 确定用与肿瘤HPV16 E6或E7肽对应的合成肽脉冲的抗原呈递细胞疫苗是否能诱导或增强患者对该特定肽的细胞免疫。 确定接受该方案治疗的患者中产生的细胞免疫的类型和特征。 确定该方案在这些患者中的毒性。 确定接受该方案治疗的患者中的肿瘤反应。 确定体内特异性针对HPV16 E6或E7的T细胞

【主题与分类】

主题标签:Anal Cancer、Cervical Cancer、Esophageal Cancer、Head and Neck Cancer、Penile Cancer、Vulvar Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00019110

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:肛门癌、宫颈癌、食管癌、头颈癌、阴茎癌、外阴癌。目的:* 确定晚期或复发性宫颈癌或其他携带HPV16的癌症患者中是否存在针对病毒癌蛋白人乳头瘤病毒16型(HPV16)E6和E7的内源性细胞免疫。* 确定使用载有与肿瘤HPV16 E6或E7肽相对应的合成肽的抗原呈递细胞进行疫苗接种,是否能诱导或增强患者对该特定肽的细胞免疫。* 确定接受此方案治疗的患者所产生的细胞免疫类型和特征。* 确定此方案在这些患者中的毒性。* 确定接受此方案治疗的患者的肿瘤反应。* 确定针对HPV16 E6或E7肽特异性生成的体内T细胞是否能在体外针对相应肽进行克隆和扩增。

大纲:患者根据以下定义的疾病类别进行分层:* A层:既往未接受适当放疗的III期宫颈癌;IV期或复发性宫颈癌;或其他携带人乳头瘤病毒16型(HPV16)的晚期肿瘤,如肛门生殖器癌、食管癌或头颈癌。* B层:既往接受标准治疗后无残留病灶证据的III期宫颈癌。该组患者接种疫苗作为辅助治疗。患者由主要研究者分配接受HPV E6或E7肽治疗。采集外周血单核细胞(PBMC)(抗原呈递细胞),在体外用沙格司亭(GM-CSF)处理,并以HPV16 E6或E7脉冲。患者在第1、3、7和11周接受HPV16 E6或E7脉冲PBMC静脉输注,输注时间1-2分钟,共4次疫苗接种。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下继续治疗。达到完全缓解(CR)的患者在CR后继续治疗最长1年。患者随访1个月。项目

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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