质子放疗联合Tremelimumab/Durvalumab治疗BCLC B期和C期HCC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)的治疗研究。试验为II期单臂临床试验,评估质子放疗联合tremelimumab与durvalumab(STRIDE方案)的安全性、疗效及免疫学效应

Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测HCC - Hepatocellular CarcinomaDurvalumabTremelimumabProton Radiotherapy
Proton Radiotherapy Plus Tremelimumab/Durvalumab for BCLC Stage B and C HCC

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

质子放疗联合Tremelimumab/Durvalumab治疗BCLC B期和C期HCC

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不可切除肝细胞癌(HCC)的治疗研究。试验为II期单臂临床试验,评估质子放疗联合tremelimumab与durvalumab(STRIDE方案)的安全性、疗效及免疫学效应。背景显示STRIDE方案一线治疗ORR仅20.1%,而质子放疗联合免疫检查点抑制剂回顾性数据ORR达61.5%,临床前研究也支持放疗联合PD-L1和CTLA-4阻断可增强抗肿瘤免疫。数据可用于分析联合治疗在BCLC B期和C期HCC中的疗效预测与安全性评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HCC - 肝细胞癌、Durvalumab、Tremelimumab、质子放疗。Tremelimumab联合durvalumab(STRIDE方案)是获批的不可切除肝细胞癌(HCC)一线疗法,但其疗效有限,ORR仅为20.1%。质子放疗(RT)以其精准性和组织保护优势著称,与X射线放疗相比,已显示出改善的生存结局和降低的毒性。回顾性数据表明,质子RT联合免疫检查点抑制剂可获得有前景的ORR,达61.5%。临床前研究进一步支持RT联合PD-L1和CTLA-4阻断可增强抗肿瘤免疫。这项II期单臂临床试验旨在评估质子RT联合tremelimumab和durvalumab在不可切除HCC患者中的安全性、疗效和免疫学效应。

【主题与分类】

主题标签:HCC - Hepatocellular Carcinoma、Durvalumab、Tremelimumab、Proton Radiotherapy。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06999694

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    • 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:HCC - 肝细胞癌、度伐利尤单抗、替西木单抗、质子放疗。替西木单抗联合度伐利尤单抗(STRIDE方案)是获批用于不可切除肝细胞癌(HCC)的一线疗法,但其疗效有限,客观缓解率(ORR)仅为20.1%。质子放疗(RT)以其精准性和保护组织的优势著称,与X射线放疗相比,已显示出改善生存结局和降低毒性的效果。回顾性数据提示,质子放疗与免疫检查点抑制剂联合可获得61.5%的令人鼓舞的ORR。临床前研究进一步支持放疗与PD-L1和CTLA-4阻断联合时可增强抗肿瘤免疫。这项II期单臂临床试验旨在评估质子放疗联合替西木单抗和度伐利尤单抗用于不可切除HCC患者的安全性、疗效及免疫学效应。

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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