IRX-2联合环磷酰胺与Nivolumab治疗复发或转移难治性肝癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦IRX-2方案联合nivolumab治疗抗PD-1/PD-L1初治、至少一线治疗失败或不耐受的复发或转移性肝癌患者

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clinicaltrials
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基因组预测Recurrent Hepatocellular CarcinomaRefractory Liver Carcinoma
IRX-2, Cyclophosphamide, and Nivolumab in Treating Patients With Recurrent or Metastatic and Refractory 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

IRX-2联合环磷酰胺与Nivolumab治疗复发或转移难治性肝癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦IRX-2方案联合nivolumab治疗抗PD-1/PD-L1初治、至少一线治疗失败或不耐受的复发或转移性肝癌患者。覆盖复发性肝细胞癌、难治性肝癌及AJCC v8 IV期、IVA期、IVB期肝细胞癌。主要目标是确定联合方案的安全性,次要目标包括用RECIST 1.1和免疫改良RECIST评估总缓解率、6个月无进展生存率、中位无进展生存期和总生存期,探索性目标涉及循环T细胞谱分析。可用于肝癌免疫联合治疗的安全性、疗效及生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性肝细胞癌、难治性肝癌、AJCC v8 IV期肝细胞癌、AJCC v8 IVA期肝细胞癌、AJCC v8 IVB期肝细胞癌。主要目标:I. 在抗PD-1/PD-L1初治、至少一线治疗失败或不耐受的患者中,确定IRX-2方案联合nivolumab的安全性特征。次要目标:I. 使用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1和免疫改良RECIST标准,评估IRX-2方案联合nivolumab的总缓解率。II. 评估接受IRX-2方案联合nivolumab治疗患者的6个月无进展生存率。III. 评估中位无进展生存期和总生存期。探索性目标:I. 评估患者治疗前的循环T细胞谱

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Hepatocellular Carcinoma、Refractory Liver Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03655002

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    • 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

疾病状态:复发性肝细胞癌、难治性肝癌、AJCC第8版IV期肝细胞癌、AJCC第8版IVA期肝细胞癌、AJCC第8版IVB期肝细胞癌。主要目的:I. 确定IRX-2方案联合纳武利尤单抗在抗PD-1/PD-L1初治、且至少一线治疗失败或不耐受患者中的安全性特征。次要目的:I. 采用实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1及免疫改良RECIST标准,评价IRX-2方案联合纳武利尤单抗的总体缓解率。II. 评价接受IRX-2方案联合纳武利尤单抗治疗患者的6个月无进展生存率。III. 评价中位无进展生存期和总生存期。探索性目的:I. 评价IRX-2方案联合纳武利尤单抗治疗前后患者的循环T细胞谱。II. 通过多重蛋白质组学检测(MHC-PepSeq)结合肿瘤基因组和转录组测序,探索肿瘤组织新抗原的鉴定。III.

探讨外周血中可能的生物标志物(包括循环肿瘤脱氧核糖核酸[DNA]和免疫细胞谱),以生成对IRX-2方案联合纳武利尤单抗治疗反应的假设。研究概要:这是一项IRX-2的剂量递增研究。患者在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV)30分钟,第1天接受环磷酰胺静脉注射,第4天至第15天期间接受IRX-2皮下注射(SC)10天。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每28天重复一次,最长持续18个月。患者在第3、6、9、12和15个月接受IRX-2皮下注射加强针。完成研究治疗后,每12周对患者进行一次随访。

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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