Atezolizumab联合Bevacizumab与光子放疗治疗不可切除肝细胞癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)的治疗研究。源站描述指出,Atezolizumab(抗PD-L1)联合Bevacizumab(抗VEGF)已成为不可切除HCC的标准一线系统治疗,客观缓解率约27%,但多数患者仍面临疾病进展和肝衰竭

Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
clinicaltrials
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医学影像Hepatocellular Carcinoma
Atezolizumab and Bevacizumab With Photon Radiotherapy for Unresectable Hepatocellular Carcinoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Atezolizumab联合Bevacizumab与光子放疗治疗不可切除肝细胞癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)的治疗研究。源站描述指出,Atezolizumab(抗PD-L1)联合Bevacizumab(抗VEGF)已成为不可切除HCC的标准一线系统治疗,客观缓解率约27%,但多数患者仍面临疾病进展和肝衰竭。放疗在控制局部实体瘤方面高效,已成为不可切除HCC治疗体系的重要组成部分,近期回顾性队列显示放疗联合Atezolizumab加Bevacizumab与良好预后相关。该数据可用于探索克服抗PD-L1和抗VEGF耐药的新型联合治疗策略(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肝细胞癌。Atezolizumab(抗程序性死亡配体1;抗PD-L1)联合Bevacizumab(抗血管内皮生长因子;抗VEGF)已成为不可切除肝细胞癌(HCC)的标准一线系统治疗。尽管客观缓解率(ORR)提高至27%,但大多数患者仍面临HCC进展和肝衰竭[Finn et al., N Engl J Med 2020]。开发新的联合治疗策略以克服对抗PD-L1和抗VEGF的耐药,对于改善患者预后至关重要。放射治疗(RT)在控制局部实体瘤方面非常有效,已成为不可切除HCC治疗方案中不可或缺的组成部分。重要的是,最近一项回顾性队列描述,RT联合Atezolizumab加Bevacizumab与良好的中位……

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06339424

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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:肝细胞癌。阿替利珠单抗(抗程序性死亡配体1;抗PD-L1)联合贝伐珠单抗(抗血管内皮生长因子;抗VEGF)已成为不可切除肝细胞癌(HCC)的标准一线全身治疗。尽管客观缓解率(ORR)提高至27%,但大多数患者仍面临HCC进展和肝衰竭[Finn等,N Engl J Med 2020]。开发新的联合治疗策略以克服抗PD-L1和抗VEGF耐药,对于改善患者预后至关重要。放射治疗(RT)在控制局限性实体瘤方面高度有效,已成为不可切除HCC治疗方案的重要组成部分。重要的是,最近一项回顾性队列研究描述,RT联合阿替利珠单抗加贝伐珠单抗与有利的中位总生存期16.1个月相关(Manzar等,Cancers 2022)。

我们的临床前研究(Hsieh等,Science Immunology 2022)揭示,放疗联合PD-L1/PD-1阻断可诱导免疫原性细胞死亡和抗原呈递细胞中的肿瘤抗原交叉呈递,从而在小鼠肿瘤模型中增强全身抗肿瘤T细胞反应。然而,放疗、atezolizumab和bevacizumab联合治疗是否能触发协同抗肿瘤效应和全身免疫动员,尚未在不可切除HCC的临床试验中得到验证。atezolizumab/bevacizumab和X射线放疗均已被美国食品药品监督管理局(FDA)和台湾食品药品监督管理局批准用于不可切除HCC的治疗。本项II期非随机试验旨在前瞻性地记录接受atezolizumab/bevacizumab联合常规光子放疗治疗的不可切除HCC患者的治疗疗效、安全性和免疫反应。

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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