评估XmAb20717在晚期罕见癌症中安全性与有效性的II期临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估XmAb20717在晚期罕见癌症中安全性与有效性的II期临床试验信息

基本信息
资源简介
评估XmAb20717在晚期罕见癌症中安全性与有效性的II期临床试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估XmAb20717在晚期罕见癌症中安全性与有效性的II期临床试验信息。覆盖微卫星高度癌症、腹膜间皮瘤、肺外高级别肿瘤、神经内分泌癌、宫颈癌、霍奇金淋巴瘤、胸膜间皮瘤和小细胞肺癌等病种。主要终点为独立放射科医师依据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤采用改良RECIST)判定的客观缓解,次要终点包括免疫改良RECIST判定的客观缓解及无进展生存期,可用于肿瘤免疫治疗疗效与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:微卫星高度癌症、腹膜间皮瘤、肺外高级别肿瘤、神经内分泌癌、宫颈癌、霍奇金淋巴瘤、胸膜间皮瘤、小细胞肺癌。主要目的:由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤采用改良RECIST)判定的客观缓解(定义为相隔≥4周的连续两次出现完全缓解[CR]或部分缓解[PR])来评价XmAb20717的疗效。次要目的:1. 由独立放射科医师根据免疫改良RECIST判定的客观缓解;2. 由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤采用改良RECIST)判定的无进展生存期(PFS)(定义为从入组至首次发生疾病进展或任何原因死亡的时间,以先发生者为准)。
【主题与分类】
主题标签:Microsatellite High Cancers、Peritoneal Mesothelioma、Extrapulmonary High Grade、Neuroendocrine Carcinomas、Cervical Carcinoma、Hodgkin's Lymphoma、Pleural Mesothelioma、Small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05337735
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05337735
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:微卫星高度不稳定癌症、腹膜间皮瘤、肺外高级别神经内分泌癌、神经内分泌癌、宫颈癌、霍奇金淋巴瘤、胸膜间皮瘤、小细胞肺癌。主要目的:评价XmAb20717的疗效,以客观缓解(定义为间隔≥4周的连续两次评估中达到完全缓解[CR]或部分缓解[PR])为指标,由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤采用改良RECIST)判定。次要目的:1. 由独立放射科医师根据免疫改良RECIST判定的客观缓解。2. 由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤采用改良RECIST)判定的无进展生存期(PFS)(定义为从入组至首次发生疾病进展或任何原因死亡的时间,以先发生者为准)。3.
缓解持续时间(DoR)(定义为从首次记录到客观缓解至疾病进展或任何原因死亡的时间,以先发生者为准),由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤改良RECIST)判定 4. 疾病控制,由独立放射科医师根据RECIST v1.1(胸膜间皮瘤改良RECIST)判定 5. 总生存期(OS)(定义为从入组至任何原因死亡的时间) 6. 由独立放射科医师根据免疫改良RECIST判定的PFS 7. 由独立放射科医师根据免疫改良RECIST判定的DoR 8. 由独立放射科医师根据免疫改良RECIST判定的疾病控制 9. AE的发生率和严重程度,严重程度根据美国国家癌症研究所不良事件通用术语标准第5.0版判定 探索性目的 识别可预测缓解和/或与进展至更严重疾病状态相关的生物标志物(即预后生物标志物)。
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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