基因检测指导晚期或转移性肾癌治疗选择的OPTIC RCC研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期或转移性透明细胞肾细胞癌(含AJCC v8 III期、IV期)的OPTIC RCC研究

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clinicaltrials
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基因组预测Advanced Clear Cell Renal Cell CarcinomaStage III Renal Cell Cancer AJCC v8Stage IV Renal Cell Cancer AJCC v8
Genetic Testing to Select Therapy for the Treatment of Advanced or Metastatic Kidney Cancer, OPTIC RCC Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

基因检测指导晚期或转移性肾癌治疗选择的OPTIC RCC研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期或转移性透明细胞肾细胞癌(含AJCC v8 III期、IV期)的OPTIC RCC研究。研究依据患者RNAseq定义的生物学聚类,前瞻性分配ipilimumab/nivolumab或nivolumab/cabozantinib作为一线治疗,主要目标是提高客观缓解率,次要目标评估聚类分配治疗的临床结局,探索性目标分析组织与外周血药效学相关性。数据可用于肾癌治疗反应预测与分层治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:晚期透明细胞肾细胞癌、转移性透明细胞肾细胞癌、AJCC v8 III期肾细胞癌、AJCC v8 IV期肾细胞癌。主要目标:I. 通过根据患者核糖核酸序列(RNAseq)定义的生物学聚类前瞻性分配ipilimumab/nivolumab或nivolumab/cabozantinib,提高晚期肾细胞癌(RCC)一线治疗的客观缓解率。次要目标:I. 评估聚类分配治疗在转移性肾细胞癌(mRCC)一线治疗中的临床结局。探索性目标:I. 评估组织与外周血中与治疗反应相关的药效学相关性。大纲:患者被分配至2个臂之一。臂I:诱导期:患者在第1天静脉内(IV)接受ipilimumab和nivolumab。周期每21天重复,共4个周期。维持期:

【主题与分类】

主题标签:Advanced Clear Cell Renal Cell Carcinoma、Stage III Renal Cell Cancer AJCC v8、Stage IV Renal Cell Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05361720

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05361720

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

疾病状态:晚期透明细胞肾细胞癌、转移性透明细胞肾细胞癌、AJCC第8版III期肾细胞癌、AJCC第8版IV期肾细胞癌。

主要目的:I. 根据患者核糖核酸序列(RNAseq)定义的生物学聚类,前瞻性分配伊匹木单抗/纳武利尤单抗或纳武利尤单抗/卡博替尼,以提高晚期肾细胞癌(RCC)一线治疗的客观缓解率。

次要目的:I. 评估聚类分配治疗在一线转移性肾细胞癌(mRCC)中的临床结局。

探索性目的:I. 评估组织与外周血中与治疗反应相关的药效学关联。

研究方案:患者被分配至2个治疗臂中的1个。

第I臂:诱导期:患者在第1天接受伊匹木单抗和纳武利尤单抗静脉注射(IV)。每21天重复一个周期,共4个周期。维持期:患者在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射。每4周重复一个周期,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。

第II臂:患者在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射,并每日一次(QD)口服(PO)卡博替尼。

在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每4周重复一个周期。完成研究治疗后,患者在末次给药后30天内进行随访。

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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