Interleukin-12联合Trastuzumab治疗HER2/Neu高表达肿瘤患者
覆盖的疾病包括晚期成人原发性肝癌、间变性甲状腺癌、骨转移、阑尾癌、远端尿道癌、输卵管癌、胃泌素瘤和胰高血糖素瘤等。研究目标包括确定IL-12联合Trastuzumab的最大耐受剂量、评估方案安全性、分析肿瘤组织中干扰素诱导基因表达、表征自然杀伤细胞因子产生以及测定血清干扰素γ水平
基本信息
资源简介
Interleukin-12联合Trastuzumab治疗HER2/Neu高表达肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于Interleukin-12（IL-12）联合Trastuzumab治疗HER2/Neu高表达恶性肿瘤的临床研究。覆盖的疾病包括晚期成人原发性肝癌、间变性甲状腺癌、骨转移、阑尾癌、远端尿道癌、输卵管癌、胃泌素瘤和胰高血糖素瘤等。研究目标包括确定IL-12联合Trastuzumab的最大耐受剂量、评估方案安全性、分析肿瘤组织中干扰素诱导基因表达、表征自然杀伤细胞因子产生以及测定血清干扰素γ水平。该数据可用于肿瘤免疫治疗领域的剂量探索、安全性预测及生物标志物分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：晚期成人原发性肝癌、间变性甲状腺癌、骨转移、阑尾癌、远端尿道癌、输卵管癌、胃泌素瘤、胰高血糖素瘤。目标：I. 确定白细胞介素-12（IL-12）与Trastuzumab联合用于HER2-Neu过表达恶性肿瘤患者时的最大耐受剂量。II. 确定该方案在这些患者中的安全性。III. 分析这些患者接受该方案后肿瘤组织中干扰素诱导基因的任何表达。IV. 表征接受该方案治疗的患者中自然杀伤细胞因子的产生。V. 测定接受该方案治疗的患者血清干扰素γ水平。概述：这是一项白细胞介素-12（IL-12）的剂量递增研究。患者在第一周第1天接受Trastuzumab静脉注射的初始负荷剂量，输注时间超过90分钟，并接受维持
【主题与分类】
主题标签：Advanced Adult Primary Liver Cancer、Anaplastic Thyroid Cancer、Bone Metastases、Carcinoma of the Appendix、Distal Urethral Cancer、Fallopian Tube Cancer、Gastrinoma、Glucagonoma、Inflammatory Breast Cancer、Insulinoma。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004074
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004074
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：晚期成人原发性肝癌、未分化甲状腺癌、骨转移、阑尾癌、远端尿道癌、输卵管癌、胃泌素瘤、胰高血糖素瘤。目的：I. 确定白细胞介素-12（IL-12）与曲妥珠单抗联合应用于HER2-Neu过表达恶性肿瘤患者时的最大耐受剂量。II. 确定该方案在这些患者中的安全性。III. 分析这些患者接受该方案后肿瘤组织中干扰素诱导基因的任何表达。IV. 描述接受该方案治疗的患者中自然杀伤细胞因子的产生特征。V. 确定接受该方案治疗的患者血清干扰素γ水平。方案概要：这是一项白细胞介素-12（IL-12）的剂量递增研究。患者在第一周的第1天接受曲妥珠单抗初始负荷剂量静脉注射，输注时间超过90分钟，随后每周的第1天接受曲妥珠单抗维持剂量静脉注射，输注时间超过30-90分钟。从第3周开始，患者在第2天和第5天接受IL-12静脉注射。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，维持曲妥珠单抗和IL-12治疗每周重复，持续14周。
病情稳定或有效的患者继续接受最多38周的治疗。每组3-6名患者接受递增剂量的IL-12，直至确定最大耐受剂量（MTD）。MTD定义为6名患者中有2名出现剂量限制性毒性反应前一个剂量水平。患者每3个月随访1年，之后每6个月随访一次以评估生存情况。预计招募：本研究将在6个月内共招募15名患者。
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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