罕见实体瘤中的组织不可知疗法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见实体瘤中的组织不可知疗法,属于肿瘤/肾癌范畴。ANTARES 研究是一项 II 期“篮子”试验,评估单克隆抗 PD1 抗体 nivolumab 在晚期或转移性罕见肿瘤患者中的组织不可知疗效

基本信息
资源简介
罕见实体瘤中的组织不可知疗法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦罕见实体瘤中的组织不可知疗法,属于肿瘤/肾癌范畴。ANTARES 研究是一项 II 期“篮子”试验,评估单克隆抗 PD1 抗体 nivolumab 在晚期或转移性罕见肿瘤患者中的组织不可知疗效。入组条件涵盖脐尿管癌、甲状旁腺癌、纤维板层癌、血管肉瘤、乳腺分泌性癌、肛门肿瘤、化生性乳腺癌及易位性肾细胞癌等。该“篮子”试验将具有共同分子特征(此处为 PD-L1 表达)的不同类型癌症患者接受同一治疗,不论肿瘤原发部位,从而评估针对特定分子特征的疗法,独立于原发癌种(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脐尿管癌、甲状旁腺癌、纤维板层癌、血管肉瘤、乳腺分泌性癌、肛门肿瘤、化生性乳腺癌、易位性肾细胞癌。ANTARES 研究是一项 II 期“篮子”试验,旨在评估单克隆抗 PD1 抗体 nivolumab 在晚期或转移性罕见肿瘤患者中的组织不可知疗效。“篮子”试验是一种创新的临床试验类型,其中患有不同类型癌症但具有共同分子特征(此处为 PD-L1 表达)的患者接受相同的治疗,无论肿瘤的原发部位如何。这种方法允许评估针对特定分子特征的疗法,独立于原发癌种。根据世界卫生组织(WHO)的定义,罕见肿瘤的发病率低于六例
【主题与分类】
主题标签:Urachal Cancer、Parathyroid Carcinoma、Fibrolamellar Carcinoma、Angiosarcoma、Secretory Carcinoma of Breast、Anal Neoplasms、Metaplastic Breast Carcinoma、Translocation Renal Cell Carcinoma、Carcinosarcoma、Small Intestine Neoplasms。本站分类:肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06638931
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:脐尿管癌、甲状旁腺癌、纤维板层型癌、血管肉瘤、乳腺分泌性癌、肛门肿瘤、化生性乳腺癌、易位性肾细胞癌。ANTARES研究是一项II期“篮式”试验,旨在评估单克隆抗PD-1抗体纳武利尤单抗在晚期或转移性罕见肿瘤患者中的组织不可知疗效。“篮式”试验是一种创新的临床试验类型,其中患有不同类型癌症但具有共同分子特征(在本例中为PD-L1表达)的患者,无论肿瘤的原发部位如何,均接受相同的治疗。这种方法允许评估针对特定分子特征的疗法,而不依赖于原发癌症类型。根据世界卫生组织(WHO)的定义,罕见肿瘤的年发病率低于每10万人6例。尽管每种罕见癌症类型单独而言并不常见,但总体而言,它们占所有恶性肿瘤的25-30%,并且由于招募困难和资金有限,在临床试验中往往代表性不足。
因此,与常见肿瘤患者相比,罕见癌症患者通常预后较差。在本研究中,表达PD-L1且联合阳性评分(CPS)≥10的晚期或难治性罕见恶性肿瘤患者将接受nivolumab治疗。治疗将持续至疾病进展或最长12个月,旨在评估这种组织不可知免疫治疗方法的疗效和安全性。疗效将根据RECIST v1.1标准进行评估,以客观缓解为主要终点。此外,该研究还将评估应答生物标志物,包括PD-L1、循环肿瘤DNA(ctDNA)和微囊泡,以更好地理解生物标志物表达与临床结局之间的相关性。这项多中心试验预计持续四年,将在圣保罗州癌症研究所(ICESP)和其他合作机构开展。该研究旨在通过提供一种创新的
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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