度伐利尤单抗、贝伐珠单抗、替西木单抗联合经动脉化疗栓塞治疗肝细胞癌或胆道癌

源站描述指出,HCC是全球第四大癌症相关死亡原因,中位生存期6-9个月;BTC相对少见,包括胆囊及肝内外胆管系统癌症。近年针对免疫检查点CTLA4、PD-1和PD-L1的单克隆抗体成为胃肠道恶性肿瘤免疫治疗的核心

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Hepatocellular CancerHepatocellular CarcinomaMetastatic Hepatocellular Carcinoma
Combined Treatment of Durvalumab, Bevacizumab, Tremelimumab and Transarterial Chemoembolization (TACE) in Subjects With Hepatocellular Carcinoma or Biliary Tract Carcinoma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

度伐利尤单抗、贝伐珠单抗、替西木单抗联合经动脉化疗栓塞治疗肝细胞癌或胆道癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肝细胞癌(HCC)与胆道癌(BTC)受试者,研究Durvalumab、Bevacizumab、Tremelimumab联合经动脉化疗栓塞(TACE)的治疗方案。源站描述指出,HCC是全球第四大癌症相关死亡原因,中位生存期6-9个月;BTC相对少见,包括胆囊及肝内外胆管系统癌症。近年针对免疫检查点CTLA4、PD-1和PD-L1的单克隆抗体成为胃肠道恶性肿瘤免疫治疗的核心。Durvalumab为IgG1 kappa亚类人源单克隆抗体,可抑制PD-L1与PD-1结合。该数据可用于肿瘤免疫联合治疗相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝细胞癌、肝细胞癌、转移性肝细胞癌。背景: 在全球范围内,肝细胞癌(HCC)是癌症相关死亡的第四大常见原因,中位生存期为6-9个月。 胆道癌(BTC)相对少见,包括胆囊癌以及肝内和肝外胆管系统癌症,尽管壶腹周围肿瘤通常也被视为该组的一部分。 近年来,针对免疫检查点抑制剂CTLA4、PD-1和PD-L1的单克隆抗体(mAbs)一类药物一直处于胃肠道恶性肿瘤免疫治疗方法的核心位置。 Durvalumab是免疫球蛋白G1 kappa(IgG1)亚类的人源单克隆抗体。Durvalumab抑制程序性细胞死亡配体1(PD-L1)与程序性细胞死亡1(PD

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03937830

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数据说明

疾病:肝细胞癌、肝细胞癌、转移性肝细胞癌。背景:* 在全球范围内,肝细胞癌(HCC)是癌症相关死亡的第四大常见原因,中位生存期为6-9个月。* 胆道癌(BTC)相对少见,包括胆囊癌以及肝内和肝外胆管系统的癌症,尽管壶腹周围肿瘤也常被认为属于这一组。* 近年来,在胃肠道恶性肿瘤的免疫治疗方法中处于核心地位的一类药物是针对免疫检查点抑制剂CTLA4、PD-1和PD-L1的单克隆抗体(mAbs)。* Durvalumab是一种人免疫球蛋白G1 kappa(IgG1)亚类单克隆抗体。Durvalumab抑制程序性细胞死亡配体1(PD-L1)与程序性细胞死亡1(PD-1)及CD80的结合。抗PD-L1抗体直接靶向肿瘤细胞,与靶向肿瘤微环境中效应T细胞的抗PD-1抗体相比,预期不良事件较少。* Tremelimumab是一种针对CTLA-4的人IgG2 mAb。

替雷利珠单抗通过阻断CTLA-4的抑制效应,从而增强T细胞的激活。* 血管生成是指新毛细血管的形成,这是一个复杂的过程,促进血管内皮生长因子(VEGF)和其他促血管生成因子的表达,进而增强转移。贝伐珠单抗抑制VEGF功能可导致肿瘤周围新生血管形成的抑制,从而通过剥夺必要的营养和氧气来阻止肿瘤生长。* 经导管动脉化疗栓塞(TACE)已被证明能诱导抗肿瘤免疫。* 早期研究显示,贝伐珠单抗抗VEGF治疗联合TACE可减少新生血管形成。* 我们之前已证明,局部区域治疗可以安全地与免疫检查点阻断联合使用。还有临床前数据表明,抗VEGF治疗可能针对具有抑制

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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