RP2联合Tivozanib治疗免疫治疗后进展的转移性肾细胞癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RP2(sturlimogene erparepvec)联合tivozanib治疗转移性透明细胞肾癌的临床研究,入组对象为一线抗PD1免疫治疗后立即进展的患者

基本信息
资源简介
RP2联合Tivozanib治疗免疫治疗后进展的转移性肾细胞癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦RP2(sturlimogene erparepvec)联合tivozanib治疗转移性透明细胞肾癌的临床研究,入组对象为一线抗PD1免疫治疗后立即进展的患者。覆盖晚期透明细胞肾癌、晚期肾细胞癌、晚期肉瘤样肾细胞癌、转移性透明细胞肾细胞癌、转移性肾细胞癌、转移性肉瘤样肾细胞癌、复发性肾细胞癌及AJCC v8 III期肾癌。主要目标为评估联合治疗的客观缓解率,次要目标包括安全性与毒性特征及患者人群特征。可用于肿瘤免疫治疗联合方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期透明细胞肾细胞癌、晚期肾细胞癌、晚期肉瘤样肾细胞癌、转移性透明细胞肾细胞癌、转移性肾细胞癌、转移性肉瘤样肾细胞癌、复发性肾细胞癌、AJCC v8 III期肾癌。主要目标:I. 评估sturlimogene erparepvec(RP2)联合tivozanib在抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的转移性透明细胞肾癌患者中的客观缓解率(ORR)。次要目标:I. 表征RP2联合tivozanib在抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的转移性透明细胞肾癌患者中与联合治疗相关的安全性和毒性。II. 表征患者人群
【主题与分类】
主题标签:Advanced Clear Cell Renal Cell Carcinoma、Advanced Renal Cell Carcinoma、Metastatic Renal Cell Carcinoma、Recurrent 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/NCT07218692
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07218692
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:晚期透明细胞肾细胞癌、晚期肾细胞癌、晚期肉瘤样肾细胞癌、转移性透明细胞肾细胞癌、转移性肾细胞癌、转移性肉瘤样肾细胞癌、复发性肾细胞癌、AJCC第8版III期肾细胞癌。主要目的:I. 评估sturlimogene erparepvec(RP2)联合tivozanib在转移性透明细胞肾癌患者中,于接受抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的总体缓解率(ORR)。次要目的:I. 描述RP2联合tivozanib治疗在转移性透明细胞肾癌患者中,于接受抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的安全性和毒性特征。II. 描述接受RP2联合tivozanib作为后续线治疗的患者群体特征。III.
确定RP2联合tivozanib治疗转移性透明细胞肾癌患者在接受抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的无进展生存期(PFS)。IV. 确定RP2联合tivozanib治疗转移性透明细胞肾癌患者在接受抗PD1抗体一线免疫治疗后立即进展的总生存期(OS)。大纲:患者在第1、15、29、43、64、85、106和127天接受瘤内注射RP2。前4次给药每2周重复一次,随后给药每3周重复一次,最多8次,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。完成第一疗程后,符合标准的患者可接受另一疗程的瘤内注射RP2,每3周一次,最多额外8次。患者还在每个周期的第1-21天每天一次(QD)口服(PO)tivozanib。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次。
患者在整个研究期间接受计算机断层扫描(CT)以及尿液和血液样本采集。此外,
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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