戈沙妥珠单抗联合或不联合阿替利珠单抗免疫治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤(SMART)研究:高级别神经内分泌癌、腺癌、鳞状细胞膀胱/尿路癌、肾髓质癌及阴茎癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Sacituzumab Govitecan 联合或不联合 Atezolizumab 治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤的 SMART 研究,涵盖膀胱及泌尿道的小细胞癌、鳞状细胞癌、原发性腺癌,以及肾髓质癌、阴茎鳞状细胞癌等罕见组织学类型

基本信息
资源简介
戈沙妥珠单抗联合或不联合阿替利珠单抗免疫治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤(SMART)研究:高级别神经内分泌癌、腺癌、鳞状细胞膀胱/尿路癌、肾髓质癌及阴茎癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Sacituzumab Govitecan 联合或不联合 Atezolizumab 治疗罕见泌尿生殖系统肿瘤的 SMART 研究,涵盖膀胱及泌尿道的小细胞癌、鳞状细胞癌、原发性腺癌,以及肾髓质癌、阴茎鳞状细胞癌等罕见组织学类型。背景指出尿路上皮癌是膀胱和泌尿道肿瘤最常见组织学类型,少数患者为罕见变异型,包括高级别神经内分泌癌、原发性腺癌和鳞状细胞癌,部分肿瘤可混合尿路上皮癌成分。可用于罕见泌尿生殖系统肿瘤的临床与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:膀胱小细胞癌、泌尿道小细胞癌、膀胱鳞状细胞癌、泌尿道鳞状细胞癌、膀胱原发性腺癌、泌尿道原发性腺癌、肾髓质癌、阴茎鳞状细胞癌。背景: 尿路上皮癌(UC)是膀胱和泌尿道肿瘤最常见的组织学类型。 少数患者的膀胱/泌尿道原发肿瘤由罕见组织学变异型组成,包括高级别神经内分泌癌(HGNEC)、膀胱原发性腺癌(脐尿管或非脐尿管)或鳞状细胞癌。一些肿瘤可能含有与这些变异型混合的 UC 成分,或可能完全由这些变异型组成。* 透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是最常见的组织学类型,c
【主题与分类】
主题标签:Small Cell Carcinoma of the Bladder、Squamous Cell Carcinoma of the Bladder、Primary Adenocarcinoma of the Bladder、Renal Medullary Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma of the Penis。本站分类:肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06161532
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:膀胱小细胞癌、泌尿道小细胞癌、膀胱鳞状细胞癌、泌尿道鳞状细胞癌、原发性膀胱腺癌、原发性泌尿道腺癌、肾髓质癌、阴茎鳞状细胞癌。背景:* 尿路上皮癌(UC)是膀胱和泌尿道肿瘤中最常见的组织学类型。* 少数患者的膀胱/泌尿道原发肿瘤由罕见组织学变异型组成,包括高级别神经内分泌癌(HGNEC)、原发性膀胱腺癌(脐尿管或非脐尿管)或鳞状细胞癌。一些肿瘤可能包含与这些变异型混合的UC成分,或可能完全由这些变异型组成。* 透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是肾实质癌中最常见的组织学类型。肾髓质癌是一种罕见的肾癌组织学类型,与镰状细胞特质和其他血红蛋白病有关。
- 泌尿生殖(GU)道罕见肿瘤往往具有更具侵袭性的临床病程,但缺乏标准治疗方案,因为这类患者群体在大多数临床试验中代表性不足或被排除在外。 * 戈沙妥珠单抗(SG)是一种抗体-药物偶联物,由靶向滋养层细胞表面抗原2(Trop2)的IgG1单克隆抗体与化疗载荷SN-38组成。SN-38是伊立替康的活性代谢产物,作为拓扑异构酶I抑制剂发挥作用。 * SG已在实体瘤中显示出临床活性。在II期临床试验中,SG已在铂类化疗和免疫检查点抑制剂(ICI)治疗进展后的转移性UC中显示出疗效。 * 阿替利珠单抗是一种抗程序性死亡配体1(PD-L1)的ICI,已获批用于不适合接受铂类治疗的晚期/转移性UC患者。 * 目前尚无针对罕见GU肿瘤中SG单药治疗或SG/阿替利珠单抗联合治疗的临床试验。 目的: -确定戈沙妥珠单抗(SG)单药或与阿替利珠单抗联合作为去
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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