Atezolizumab与Bevacizumab术前治疗可切除肝癌

主要目标为评估术前联合治疗的安全性与耐受性,并评估病理完全缓解率;次要目标包括病理完全缓解率与手术时总缓解率(RECIST 1.1 及 modified RECIST 1.0)的相关性、缓解持续时间(至复发时间/无复发生存)及总生存

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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基因组预测Resectable Hepatocellular CarcinomaStage I Hepatocellular Carcinoma AJCC v8
Atezolizumab and Bevacizumab Before Surgery for the Treatment of Resectable Liver Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

Atezolizumab与Bevacizumab术前治疗可切除肝癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦可切除肝细胞癌(AJCC v8 I、IA、IB、II期)患者术前接受 atezolizumab 联合 bevacizumab 治疗的临床研究。主要目标为评估术前联合治疗的安全性与耐受性,并评估病理完全缓解率;次要目标包括病理完全缓解率与手术时总缓解率(RECIST 1.1 及 modified RECIST 1.0)的相关性、缓解持续时间(至复发时间/无复发生存)及总生存。探索性目标涉及纤维化分期动态变化的预测价值。数据可用于肝癌术前免疫联合治疗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):疾病:可切除肝细胞癌、AJCC v8 I期肝细胞癌、AJCC v8 IA期肝细胞癌、AJCC v8 IB期肝细胞癌、AJCC v8 II期肝细胞癌。主要目标:1. 评估 atezolizumab 联合 bevacizumab 方案在术前 setting 中的安全性与耐受性。2. 评估病理完全缓解率。次要目标:评估病理完全缓解率、手术时总缓解率(依据实体瘤疗效评价标准 [RECIST] 1.1 及 modified RECIST 1.0)、缓解持续时间(定义为至复发时间/无复发生存)以及总生存之间的相关性。探索性目标:1. 评估纤维化分期动态变化的预测价值。纤维化分期将通过组织学评估,依据 on

【主题与分类】

主题标签:Resectable Hepatocellular Carcinoma、Stage I Hepatocellular Carcinoma AJCC v8。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04721132

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    • 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

条件:可切除的肝细胞癌、AJCC第8版I期肝细胞癌、AJCC第8版IA期肝细胞癌、AJCC第8版IB期肝细胞癌、AJCC第8版II期肝细胞癌。主要目的:1. 评估阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗术前治疗的安全性和耐受性。2. 评估病理完全缓解率。次要目的:评估病理完全缓解率、手术时总缓解率(根据实体瘤疗效评价标准[RECIST]1.1和改良RECIST 1.0)、缓解持续时间(定义为至复发时间/无复发生存期)以及总生存期之间的相关性。探索性目的:1. 评估纤维化分期动态变化的预测价值。纤维化分期将通过组织学评估,采用基线和手术时(治疗开始后12周)采集的连续组织样本。2. 测量免疫浸润的基线和纵向变化,包括CD8/Treg比值和CD68+密度。3.

探讨通过免疫组织化学、RNA测序基因组分析检测的PD-L1(及PD-L2)表达与抗肿瘤疗效之间的关联。4. 评估肿瘤坏死因子(TNF)-α、pSTAT3和c-MET的基线与纵向变化;免疫细胞密度,如PD-1+4-1BB+ CD8 T细胞的频率、促炎细胞因子及肝纤维化标志物(APRI、FIB-4、透明质酸、FibroTest [FibroSure])、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)纤维化评分(NFS)和增强型肝纤维化检测(ELF)作为治疗反应生物标志物。5. 评估治疗对肿瘤特异性T细胞库多样性的影响。6. 探讨肿瘤组织及外周血中免疫与分子变化与TTP、复发时间、OS及不良事件发生率之间的相关性。特别是,我们将评估治疗前CD8 T细胞密度、PD-L1表达及CD68与CD8比值或循环CD68+DR-/低密度预测检查点阻断治疗反应的潜力。大纲:患者接受阿替利珠单抗静脉注射

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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