ATRC-101 治疗晚期实体恶性肿瘤的 1b 期试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 ATRC-101 在晚期实体恶性肿瘤成人患者中开展的 1b 期试验相关信息,覆盖乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、肢端雀斑样黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、肝细胞癌和食管鳞状细胞癌等瘤种

基本信息
资源简介
ATRC-101 治疗晚期实体恶性肿瘤的 1b 期试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 ATRC-101 在晚期实体恶性肿瘤成人患者中开展的 1b 期试验相关信息,覆盖乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、肢端雀斑样黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、肝细胞癌和食管鳞状细胞癌等瘤种。数据可用于了解该试验的入组人群限定条件,包括单药队列及疗效扩展队列与 pembrolizumab 联合治疗队列各自的瘤种范围、既往治疗要求等,为肿瘤免疫治疗相关研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、肢端雀斑样黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、肝细胞癌、食管鳞状细胞癌。对于单药队列,包括疗效扩展队列,入组限于患有不适合手术的局部晚期或转移性乳腺癌、NSCLC、CRC、卵巢癌和肢端黑色素瘤的成人,这些均为在至少 50% 的已测试商业获取存档标本中显示出 ATRC-101 免疫反应性的肿瘤类型。对于 pembrolizumab 联合治疗队列,入组限于患有不适合手术的局部晚期或转移性 NSCLC、CRC(仅 MSI-H 或 dMMR)、黑色素瘤(葡萄膜黑色素瘤除外)、HCC、HNSCC、ESCC、UC 或 TNBC 的成人,这些患者已接受过抗 PD-1 或抗 PD-L1 治疗且出现进展
【主题与分类】
主题标签:Breast Cancer、Colorectal Cancer、Ovarian Cancer、Non-Small Cell Lung Cancer、Acral Lentiginous Melanoma、Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Hepatocellular Carcinoma、Esophageal Squamous Cell Carcinoma、Urothelial Carcinoma、DMMR Colorectal Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04244552
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04244552
标准获取流程:
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- 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
适应症:乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、非小细胞肺癌、肢端雀斑样黑色素瘤、头颈部鳞状细胞癌、肝细胞癌、食管鳞状细胞癌。对于单药治疗队列,包括疗效扩展队列,入组限于患有不适合手术的局部晚期或转移性乳腺癌、非小细胞肺癌、结直肠癌、卵巢癌和肢端黑色素瘤的成人,这些均为在至少50%的已测试商业采购存档标本中显示出ATRC-101免疫反应性的肿瘤类型。对于帕博利珠单抗联合治疗队列,入组限于患有不适合手术的局部晚期或转移性非小细胞肺癌、结直肠癌(仅限MSI-H或dMMR)、黑色素瘤(葡萄膜黑色素瘤除外)、肝细胞癌、头颈部鳞状细胞癌、食管鳞状细胞癌、尿路上皮癌或三阴性乳腺癌的成人,这些患者已接受抗PD-1或抗PD-L1治疗,并出现影像学进展或至少两个月内疾病稳定,且经其主治医师判断可能从ATRC 101与帕博利珠单抗的联合治疗中获益。
对于PLD联合治疗队列,入组仅限于患有无法手术、局部晚期或转移性高级别浆液性上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌的成年女性,且为铂类耐药,定义为在最后一次铂类化疗剂量期间或之后6个月内出现进展,或者对其他标准疗法难治的乳腺癌。对于目标富集扩展队列,入组将限于治疗前肿瘤活检显示ATRC-101靶点表达经中心实验室IHC检测高于预定阈值的参与者。
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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