不可切除肝细胞癌经Atezolizumab联合Bevacizumab治疗后的根治性治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)患者在接受Atezolizumab联合Bevacizumab(Atezo-Bev)标准一线免疫治疗后,部分缓解者能否通过根治性治疗达到无病状态及其预后问题

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clinicaltrials
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其他预测Hepatocellular Carcinoma
Curative Therapy After Atezolizumab and Bevacizumab Treatment for Unresectable Hepatocellular Carcinoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

不可切除肝细胞癌经Atezolizumab联合Bevacizumab治疗后的根治性治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)患者在接受Atezolizumab联合Bevacizumab(Atezo-Bev)标准一线免疫治疗后,部分缓解者能否通过根治性治疗达到无病状态及其预后问题。数据覆盖多国多中心研究背景,可用于探索根治性治疗与单纯完全缓解患者预后差异,以及部分缓解后进一步根治性治疗是否优于维持部分缓解,为临床决策与预后预测提供依据(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。联合免疫治疗目前是不可切除肝细胞癌(HCC)的标准一线全身治疗。接受atezolizumab联合bevacizumab(Atezo-Bev)治疗的患者中,约30%达到完全或部分肿瘤缓解。部分达到部分缓解的患者出现足够肿瘤退缩,从而能够接受根治性治疗并随后达到无病状态。然而,经根治性治疗达到无病的患者其预后是否等同于仅接受Atezo-Bev治疗达到完全缓解的患者,尚不清楚。同样,接受Atezo-Bev治疗达到部分缓解后接受根治性治疗的患者,其预后是否优于未接受进一步根治性治疗而维持部分缓解的患者,也仍不确定。因此,我们设计了这项多国、多中心

【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/NCT07091942

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07091942

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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:肝细胞癌。联合免疫治疗目前是不可切除肝细胞癌(HCC)的标准一线全身治疗。接受阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗(Atezo-Bev)治疗的患者中,约30%达到完全或部分肿瘤缓解。部分达到部分缓解的患者肿瘤缩小程度足以接受根治性治疗,随后达到无病状态。然而,经根治性治疗后达到无病的患者,其预后是否与单纯接受Atezo-Bev治疗达到完全缓解的患者相当,尚不清楚。同样,接受Atezo-Bev治疗达到部分缓解后接受根治性治疗的患者,其预后是否优于维持部分缓解而未进一步接受根治性治疗的患者,也仍不确定。因此,我们设计了这项跨国、多中心、回顾性病历审查研究,以解答这些问题。

计划队列 * 根治性治疗队列:不可切除肝细胞癌患者,对Atezo-Bev治疗达到部分缓解,随后接受根治性治疗——手术切除、射频消融或根治性放疗——以达到无病状态。 * 对照组:不可切除肝细胞癌患者,对Atezo-Bev治疗达到完全或部分缓解,但未接受后续根治性治疗。 方法与终点 数据将从全球不超过30家医院收集,目标纳入根治性治疗队列约400名患者和对照组约1,200名患者。病历回顾将收集基线特征、疾病状态、肝功能、Atezo-Bev治疗详情、根治性治疗具体情况、治疗反应及生存结果。主要目标是比较两个队列的无复发生存期。这项回顾性研究将于2025年3月31日结束数据收集。

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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