TACE联合SBRT序贯双免疫治疗用于肝细胞癌降期
2015年香港发病率居第五、癌症死亡率居第三。手术是唯一治愈疗法,仅30%患者可早期接受肝切除、移植或RFA;不可手术且病变限于肝者常用TACE,随机研究示生存获益但少治愈,中期HCC治疗近十年无重大进展

基本信息
资源简介
TACE联合SBRT序贯双免疫治疗用于肝细胞癌降期
HCC是严重健康问题。2015年香港发病率居第五、癌症死亡率居第三。手术是唯一治愈疗法,仅30%患者可早期接受肝切除、移植或RFA;不可手术且病变限于肝者常用TACE,随机研究示生存获益但少治愈,中期HCC治疗近十年无重大进展。SBRT局部控制与毒性良好,联合TACE可能更优;免疫肿瘤学发现HCC微环境PD-1、CTLA-4上调,支持免疫治疗(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HCC。肝细胞癌(HCC)是一个严重的全球性健康问题。2015年,其在香港的发病率居第五位,癌症相关死亡率居第三位。该病死亡率高,手术是唯一的根治性治疗,然而只有30%的患者能在足够早期被诊断并接受肝切除术、肝移植或射频消融(RFA)。对于病变局限于肝脏且无法手术的患者,经动脉化疗栓塞(TACE)是最常用的治疗。既往随机研究已证实其生存获益,但它很少能治愈该病;此外,对于肿瘤较大或多灶性病变的患者,其疗效非常有限。人们已努力改善治疗反应,但尚无方法能一致证实获益。因此,过去十年间,中期HCC患者的治疗策略没有重大进展。近年来,立体定向体部放疗(SBRT)已成为HCC有前景的局部治疗方法之一。这种先进的放疗技术通过以极佳的几何精度递送强效辐射剂量来杀灭癌细胞。数据已显示其在局部晚期HCC中具有良好的局部控制率和毒性特征。此外,近期研究(包括我们的系列研究)表明,SBRT与TACE联合治疗在治疗上更优。因此,推测TACE+SBRT联合治疗在预防肿瘤进展方面比TACE更有效,并可能转化为生存获益。免疫肿瘤学的最新发现是HCC治疗的另一项突破。临床前数据显示,HCC微环境中存在免疫抑制细胞高表达以及程序性死亡受体1(PD-1)和细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)免疫检查点上调;这为在此情况下使用免疫治疗提供了依据。Th
【主题与分类】
主题标签:HCC。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04988945
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04988945
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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:HCC。肝细胞癌(HCC)是一个严重的全球性健康问题。2015年,其在香港的发病率居第五位,癌症相关死亡率居第三位。该病死亡率高,手术是唯一的根治性治疗,然而只有30%的患者能在足够早期被诊断并接受肝切除术、肝移植或射频消融(RFA)。对于病变局限于肝脏且无法手术的患者,经动脉化疗栓塞(TACE)是最常用的治疗。既往随机研究已证实其生存获益,但它很少能治愈该病;此外,对于肿瘤较大或多灶性病变的患者,其疗效非常有限。人们已努力改善治疗反应,但尚无方法能一致证实获益。因此,过去十年间,中期HCC患者的治疗策略没有重大进展。近年来,立体定向体部放疗(SBRT)已成为HCC有前景的局部治疗方法之一。这种先进的放疗技术通过以极佳的几何精度递送强效辐射剂量来杀灭癌细胞。数据已显示其在局部晚期HCC中具有良好的局部控制率和毒性特征。此外,近期研究(包括我们的系列研究)表明,SBRT与TACE联合治疗在治疗上更优。因此,推测TACE+SBRT联合治疗在预防肿瘤进展方面比TACE更有效,并可能转化为生存获益。免疫肿瘤学的最新发现是HCC治疗的另一项突破。临床前数据显示,HCC微环境中存在免疫抑制细胞高表达以及程序性死亡受体1(PD-1)和细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)免疫检查点上调;这为在此情况下使用免疫治疗提供了依据。Th
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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