CDX-1140(CD40激动剂)联合卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)及Keytruda治疗胆道癌(BTC)研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为CDX-1140(一种CD40激动剂)联合卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)及Keytruda(帕博利珠单抗)治疗胆道癌(BTC)的研究

基本信息
资源简介
CDX-1140(CD40激动剂)联合卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)及Keytruda治疗胆道癌(BTC)研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为CDX-1140(一种CD40激动剂)联合卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)及Keytruda(帕博利珠单抗)治疗胆道癌(BTC)的研究。源站描述指出,晚期胆道癌二线治疗选择有限且预后不佳,CAPOX联合Keytruda对难治性晚期BTC患者耐受且可能有效,并介绍了PD-1的免疫调节作用及Keytruda的适应症。数据集覆盖胆道癌、胆管癌等主题,可用于了解该联合治疗方案的临床试验背景与免疫治疗机制(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胆道癌、胆管癌、胆管癌症。背景:晚期胆道癌(BTC)在二线治疗中治疗选择有限,预后不佳。卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)联合Keytruda(R)对于难治性晚期BTC患者是一种可耐受且可能有效的治疗。程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)是一种抑制性受体,在所有T细胞活化过程中表达。它在各种生理反应中调节T细胞效应功能,包括急性和慢性感染、癌症和自身免疫以及免疫稳态。Keytruda(R)是一种程序性死亡受体-1(PD-1)阻断抗体,适用于治疗不同癌症,包括肝细胞癌患者。CD40介导的巨噬细胞和树突状细胞(DC)在肿瘤内激活
【主题与分类】
主题标签:Biliary Cancer、Bile Duct Cancer、Cancer of the Bile Duct。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05849480
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05849480
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胆道癌、胆管癌、胆管恶性肿瘤。背景:晚期胆道癌(BTC)在二线治疗中治疗选择有限,预后不佳。卡培他滨和奥沙利铂(CAPOX)联合Keytruda®对难治性晚期BTC患者是一种可耐受且可能有效的治疗。程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)是一种抑制性受体,在所有T细胞活化过程中均有表达。它在多种生理反应中调节T细胞效应功能,包括急性和慢性感染、癌症和自身免疫以及免疫稳态。Keytruda®是一种程序性死亡受体-1(PD-1)阻断抗体,适用于治疗多种癌症,包括肝细胞癌患者。在临床前研究中,CD40介导的肝内胆管癌(iCCA)中巨噬细胞和树突状细胞(DC)的活化可显著改善抗PD-1治疗的应答。
该方案的疗效通过一线化疗得到增强,支持CD40激动剂抗体(抗CD40)与抗PD-1及化疗联合的潜在抗肿瘤疗效。目的:I期:估算CDX-1140与CAPOX及Keytruda®联合使用的安全剂量。II期:评估接受CDX-1140、CAPOX和Keytruda®治疗的晚期BTC参与者的6个月无进展生存期(PFS)。根据RECIST 1.1确定晚期BTC参与者的总缓解率(ORR),定义为完全缓解(CR)+部分缓解(PR)。入选标准:经组织病理学确诊为BTC,或在临床和影像学特征背景下经组织病理学确诊为癌,且结合病理学高度提示BTC诊断。年龄≥18岁。根据实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1具有可评估或可测量病灶。设计:Keytruda®和CDX-1140联合CA的I/II期、单臂、非随机试验。
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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