Zanzalintinib 用于晚期肝癌二线及后线治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zanzalintinib 用于晚期肝细胞癌(aHCC,Child-Pugh A 级和 B 级肝硬化)二线及后线治疗的临床研究

Devalingam MahalingamDevalingam Mahalingam
clinicaltrials
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医学影像预测Advanced Hepatocellular CarcinomaCirrhosis
Zanzalintinib in Second Line and Beyond for the Treatment of Advanced Liver Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Zanzalintinib 用于晚期肝癌二线及后线治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Zanzalintinib 用于晚期肝细胞癌(aHCC,Child-Pugh A 级和 B 级肝硬化)二线及后线治疗的临床研究。研究包含 Ib 期剂量递增与 II 期部分,主要评估安全性、耐受性、剂量限制性毒性并确定 II 期推荐剂量,同时评估无进展生存期、总生存期及影像学客观缓解比例,并设有探索性(相关性)目标。数据可用于肝癌治疗相关的安全性、疗效与生存预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期肝细胞癌、肝硬化、AJCC v8 III 期肝细胞癌、AJCC v8 IV 期肝细胞癌。主要目标:I. 评估 zanzalintinib 在晚期肝细胞癌(aHCC,Child-Pugh A 级和 B 级肝硬化)患者中的安全性、耐受性和剂量限制性毒性(DLT),并确定 II 期推荐剂量(RP2D)。(仅 Ib 期剂量递增部分)次要目标:I. 评估接受 zanzalintinib 治疗的 aHCC 患者中存活的比例及治疗的中位无进展生存期(PFS)。(Ib 期和 II 期)II. 评估接受 zanzalintinib 治疗的 aHCC 患者的中位总生存期(OS)。(Ib 期和 II 期)III. 评估接受 zanzalintinib 治疗的 aHCC 患者中通过影像学获得客观缓解的比例。探索性(相关性)目标:I. 评估

【主题与分类】

主题标签:Advanced Hepatocellular Carcinoma、Cirrhosis。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07042919

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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

疾病状态:晚期肝细胞癌、肝硬化、AJCC第8版III期肝细胞癌、AJCC第8版IV期肝细胞癌。主要目的:I. 评估晚期肝细胞癌(aHCC,Child-Pugh A级和B级肝硬化)患者接受zanzalintinib治疗的安全性、耐受性和剂量限制性毒性(DLT),并确定推荐的II期剂量(RP2D)。(仅限Ib期剂量递增部分)次要目的:I. 评估接受zanzalintinib治疗的aHCC患者中存活的比例及治疗的中位无进展生存期(PFS)。(Ib期和II期)II. 评估接受zanzalintinib治疗的aHCC患者的中位总生存期(OS)。(Ib期和II期)III. 评估接受zanzalintinib治疗的aHCC患者中通过影像学检查对治疗产生客观缓解的比例。探索性(相关性)目的:I. 通过生物标志物评估,在接受zanzalintinib治疗的aHCC患者治疗期间,评估相关性和药代动力学(PK)特征。研究概要:这是一项Ib期剂量递增研究,随后进行II期剂量扩展研究。

患者在每个周期的第1-28天口服赞扎利替尼,每日一次。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复一个周期。患者在整个研究期间还需进行尿液和血液样本采集以及计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)。完成研究治疗后,对患者进行随访,随访时间为30天,之后每12周随访一次,持续至多1年。

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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