Zanzalintinib治疗伴骨转移的转移性透明细胞肾细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zanzalintinib 用于伴骨转移的转移性透明细胞肾细胞癌(ccRCC)

基本信息
资源简介
Zanzalintinib治疗伴骨转移的转移性透明细胞肾细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zanzalintinib 用于伴骨转移的转移性透明细胞肾细胞癌(ccRCC)。覆盖人群为基线存在 RECIST 可测量转移性肾细胞癌及骨转移、且既往接受过当代 IO 为基础治疗的患者。主要目标是评估 12 个月无进展生存期(PFS),次要目标包括骨相关事件(SRE)发生率、颌骨坏死(ONJ)发生率、全身毒性发生率、中位总体 PFS、中位总生存期(OS)及客观缓解率(ORR)。可用于肾癌骨转移治疗疗效与安全性相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:透明细胞肾细胞癌(ccRCC)、透明细胞肾癌、转移性透明细胞肾细胞癌、透明细胞肾癌、恶性肿瘤骨转移、透明细胞肾细胞癌、骨、转移性癌症、转移性癌症。主要目标:I. 评估基线存在 RECIST 可测量转移性 RCC 和骨转移、且既往接受过当代 IO 为基础治疗的参与者在 12 个月时的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 确定骨相关事件(SRE)发生率。II. 确定颌骨坏死(ONJ)发生率。III. 确定全身毒性发生率。IV. 确定中位总体 PFS。V. 确定参与者的中位总生存期(OS)。VI. 评估基线可测量疾病参与者的客观缓解率(ORR),依据
【主题与分类】
主题标签:Clear Cell Renal Cell Cancer (ccRCC)、Clear Cell Renal Carcinoma、Clear Cell Renal Cancer、Bone Metastases of a Malignant Tumor、Clear Cell Renal Cell Carcinoma、Bone, Metastatic Cancer、Metastatic Cancer、Metastatic Renal Cell Carcinoma、Metastases to Bone。本站分类:肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07043608
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07043608
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:透明细胞肾细胞癌(ccRCC)、透明细胞肾癌、转移性透明细胞肾细胞癌、透明细胞肾癌、恶性肿瘤骨转移、透明细胞肾细胞癌、骨、转移性癌症、转移性癌症。主要目的:I. 评估基线时具有RECIST可测量转移性RCC和骨转移、且既往接受过当代IO为基础治疗的参与者在12个月时的无进展生存期(PFS)。次要目的:I. 确定骨相关事件(SRE)的发生率。II. 确定颌骨坏死(ONJ)的发生率。III. 确定全身毒性发生率。IV. 确定中位总PFS。V. 确定参与者的中位总生存期(OS)。VI. 根据RECIST v 1.1评估基线时具有可测量疾病的参与者的客观缓解率(ORR)。VII. 评估基线时具有实体瘤疗效评价标准(RECIST)可测量疾病(转移性RCC和骨转移)的患者在24个月时的PFS。探索性目的:I.
使用流式细胞术、批量核糖核酸测序(RNA-seq)、单细胞RNA测序(scRNA-seq)、免疫组织化学(IHC)、空间基因组和/或蛋白质组学分析,评估治疗对骨微环境(包括免疫和代谢微环境)的影响。II. 使用欧洲癌症研究与治疗组织(EORTC)生活质量问卷(QLQ-C30)描述生活质量(HRQoL)的变化。大纲:参与者将接受zanzalintinib治疗,并持续至满足退出研究的标准。研究者选择的骨强化剂(BSA)将在首次研究治疗开始后30天内,按标准剂量/间隔给药。允许研究者根据其判断,对症状性转移(包括骨转移)进行非研究性放射治疗(RT)。参与者可继续接受研究治疗,直至出现不可接受的毒性或证实的疾病进展或死亡(以先发生者为准),并进行最长24个月的生存随访。
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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