多国II期试验:比较SIRT(Y-90树脂微球)序贯阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗与SIRT(SIRT-Y90)序贯安慰剂在局部晚期肝细胞癌患者中的安全性和有效性
本研究将入组100例患者,按1:1分配比例随机分配(每组50例)至两个臂之一。患者将从亚太肝细胞癌(AHCC)试验协作组的最多15个中心招募(需经可行性研究和伦理批准)

基本信息
资源简介
多国II期试验:比较SIRT(Y-90树脂微球)序贯阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗与SIRT(SIRT-Y90)序贯安慰剂在局部晚期肝细胞癌患者中的安全性和有效性
本研究是一项在局部晚期肝细胞癌患者中开展的多国II期临床试验,旨在比较SIRT(Y-90树脂微球)序贯阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗方案与SIRT(SIRT-Y90)序贯安慰剂方案的安全性和有效性。研究计划入组100例患者,按1:1分配比例随机分为两组,每组50例。试验组接受SIRT-Y90联合1200mg阿替利珠单抗及15mg/kg贝伐珠单抗治疗,对照组接受SIRT-Y90联合静脉注射安慰剂。患者将从亚太肝细胞癌(AHCC)试验协作组的最多15个中心招募,拟设中心位于新加坡、中国、韩国和中国台湾,各中心需通过可行性研究和伦理批准后方可参与。
【数据集背景】
肝细胞癌是常见的恶性肿瘤之一,局部晚期患者的治疗选择与预后改善一直是临床研究的重点。本数据集对应的研究聚焦于局部晚期肝细胞癌这一特定人群,探索以SIRT(Y-90树脂微球)为基础、序贯免疫联合抗血管生成治疗或序贯安慰剂的两种策略之间的比较。该研究采用多国、多中心、随机对照的设计框架,由亚太肝细胞癌(AHCC)试验协作组组织协调,拟在亚太地区多个国家和地区设置研究中心,体现了区域协作开展肝癌临床研究的取向。
【数据内容】
数据集围绕一项II期随机对照试验展开,核心内容包括研究分组与干预方案信息。研究计划入组100例局部晚期肝细胞癌患者,按1:1比例随机分配至两个治疗臂,每臂50例。试验臂的干预为SIRT-Y90序贯阿替利珠单抗1200mg联合贝伐珠单抗15mg/kg;对照臂的干预为SIRT-Y90序贯静脉注射安慰剂。数据集的主题标签为“局部晚期肝细胞癌”,所属分类为肿瘤/肝癌。除上述分组、样本量、给药方案与适应人群信息外,源站未提供更多具体数据字段说明。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。研究拟从亚太肝细胞癌(AHCC)试验协作组的最多15个中心招募患者,拟设中心分布于新加坡、中国、韩国和中国台湾。各参与中心须经过可行性研究和伦理批准。源站未提供具体的采集时间窗口、数据采集流程、病例报告表结构或随访安排等细节。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集可用于了解局部晚期肝细胞癌领域一项多国II期随机对照试验的研究设计概貌,包括入组规模、随机分配比例、干预与对照方案构成、参与地区与中心数量框架等。适用于对肝癌临床研究设计、SIRT与免疫联合治疗策略比较等方向进行背景性检索与参考。源站未提供该数据集用于统计分析、疗效评价或安全性评价的具体适用说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据访问方式、下载格式、变量字典、统计分析方法或分析代码等信息。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册信息,所反映的是研究设计与计划安排。源站未提供数据完整性、准确性验证、缺失值处理或质量控制方面的说明。由于研究尚处于计划招募框架描述层面,源站未提供实际入组结果、疗效或安全性数据。使用时应注意到上述限制。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05377034
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
条件:局部晚期肝细胞癌。本研究将纳入100例患者,按1:1分配比例随机分组(每组50例),分配至以下两个治疗组之一。* 研究组:SIRT-Y90 + 阿替利珠单抗1200mg + 贝伐珠单抗15mg/kg * 对照组:SIRT-Y90 + 安慰剂(静脉注射)。患者将从亚太肝细胞癌(AHCC)试验协作组最多15个中心招募(须经可行性研究和伦理批准)。拟设中心位于新加坡、中国、韩国和台湾。
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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