晚期非小细胞肺癌铂类化疗及免疫治疗经治患者加用西米普利单抗免疫治疗的扩展Lung-MAP试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发非小细胞肺癌及 AJCC v8 IV 期肺癌,收录一项扩展 Lung-MAP 治疗试验

基本信息
资源简介
晚期非小细胞肺癌铂类化疗及免疫治疗经治患者加用西米普利单抗免疫治疗的扩展Lung-MAP试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复发非小细胞肺癌及 AJCC v8 IV 期肺癌,收录一项扩展 Lung-MAP 治疗试验。研究比较对铂类化疗和免疫治疗产生获得性耐药的 IV 期或复发 NSCLC 参与者,随机接受 docetaxel 联合 ramucirumab 加或不加 cemiplimab(REGN2810)后的总生存期。次要目标包括按 RECIST 1.1 评估的无进展生存期、缓解率及疾病控制率。数据可用于肺癌免疫联合治疗疗效预测与生存分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性肺非小细胞癌,AJCC v8 IV 期肺癌。主要目标:I. 比较对铂类化疗和免疫治疗产生获得性耐药的 IV 期或复发性非小细胞肺癌(NSCLC)参与者中,随机接受 docetaxel 和 ramucirumab 联合或不联合 cemiplimab(REGN2810)治疗后的总生存期(OS)。次要目标:I. 比较两组间按实体瘤疗效评价标准(RECIST)1.1 由研究者评估的无进展生存期(PFS)。II. 在可测量疾病的参与者中,比较两组间按 RECIST 1.1 由研究者评估的缓解率(确认或未确认的完全缓解 [CR] 或部分缓解 [PR])。III. 比较研究者评估的疾病控制率(确认或未确认的完全缓解 [CR]、或部分缓解 [PR],以及稳定
【主题与分类】
主题标签:Recurrent Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IV Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06616584
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:复发性肺非小细胞癌,IV期肺癌AJCC第8版。主要目标:I. 比较随机分配至多西他赛和雷莫芦单抗联合或不联合西米普利单抗(REGN2810)治疗的参与者,这些参与者对IV期或复发性非小细胞肺癌(NSCLC)的铂类化疗和免疫治疗已获得耐药,比较两组的总生存期(OS)。次要目标:I. 根据实体瘤反应评估标准(RECIST)1.1,比较两组研究者评估的无进展生存期(PFS)。II. 在可测量疾病的参与者中,根据RECIST 1.1,比较两组研究者评估的反应率(确认或未确认,完全缓解[CR]或部分缓解[PR])。III. 比较两组研究者评估的疾病控制率(确认或未确认,完全缓解[CR]或部分缓解[PR],以及疾病稳定)。IV. 评估各组内反应者的反应持续时间(DoR)。V. 评估各组内毒性的频率和严重程度。VI.
在按分层因素(组织学和体能状态)定义的亚组内,以及按PD-L1亚组[定义为PD-L1阴性(肿瘤比例评分[TPS] < 1%)、PD-L1中等表达(TPS 1-49%)和PD-L1高表达(TPS ≥ 50%)]定义的亚组内,比较各治疗组之间由研究者评估的PFS。VII. 在按分层因素(组织学和体能状态)定义的亚组内,以及按PD-L1亚组[定义为PD-L1阴性(TPS < 1%)、PD-L1中等表达(TPS 1-49%)和PD-L1高表达(TPS ≥ 50%)]定义的亚组内,比较各治疗组之间的OS。转化医学目标:I. 在基线、第3周期第1天和疾病进展时采集、处理并储存无细胞脱氧核糖核酸(cfDNA),以供未来制定提案,评估循环肿瘤DNA(ctDNA)的综合下一代测序。II. 建立组织/血液生物样本库,以开展未来研究。方案概要:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者接受地塞米松口服(PO),每日两次
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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