抗CTLA4-NF单抗(BMS986218)、Nivolumab与立体定向体部放疗治疗转移性实体恶性肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦抗CTLA4-NF单抗BMS-986218单用或联合nivolumab并配合立体定向体部放疗(SBRT)治疗转移性实体恶性肿瘤的研究

基本信息
资源简介
抗CTLA4-NF单抗(BMS986218)、Nivolumab与立体定向体部放疗治疗转移性实体恶性肿瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦抗CTLA4-NF单抗BMS-986218单用或联合nivolumab并配合立体定向体部放疗(SBRT)治疗转移性实体恶性肿瘤的研究。覆盖晚期肺癌、晚期恶性实体肿瘤、恶性肾上腺肿瘤、转移性肝癌、转移性肺癌、转移性恶性实体肿瘤以及III期肝癌和III期肺癌(AJCC v8)等病种。主要目标是评估该联合方案在转移性癌症患者中的安全性,次要目标包括依据免疫相关反应标准(irRC)评估对1-4个病灶放疗后非照射病灶(远隔效应病灶)的抗肿瘤活性。可用于肿瘤免疫联合放疗的疗效与安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期肺癌、晚期恶性实体肿瘤、恶性肾上腺肿瘤、转移性肝癌、转移性肺癌、转移性恶性实体肿瘤、III期肝癌、III期肺癌AJCC v8。主要目标:I. 评估静脉注射抗CTLA4单克隆抗体BMS-986218(抗CTLA4-NF单抗[BMS-986218])单用或与nivolumab联合给药并配合针对1-4个病灶的立体定向体部放疗(SBRT)在转移性癌症患者中的安全性特征。次要目标:I. 依据免疫相关反应标准(irRC)确定抗CTLA4-NF单抗(BMS-986218)治疗联合针对1-4个病灶的SBRT在非照射肿瘤(远隔效应病灶;外照射放疗[XRT]野外)中的抗肿瘤活性。II. 确定抗CTLA4-NF单抗(BMS-986
【主题与分类】
主题标签:Advanced Lung Carcinoma、Advanced Malignant Solid Neoplasm、Malignant Adrenal Gland Neoplasm、Metastatic Liver Carcinoma、Metastatic Lung Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Stage III Liver Cancer、Stage III Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIA Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIB 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/NCT04785287
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:晚期肺癌、晚期恶性实体瘤、恶性肾上腺肿瘤、转移性肝癌、转移性肺癌、转移性恶性实体瘤、III期肝癌、III期肺癌AJCC第8版。主要目的:I. 评估静脉注射抗CTLA4单克隆抗体BMS-986218(抗CTLA4-NF单抗[BMS-986218])单独或与纳武利尤单抗联合立体定向体部放疗(SBRT)靶向1-4个病灶用于转移性癌症患者的安全性特征。次要目的:I. 根据免疫相关反应标准(irRC)确定抗CTLA4-NF单抗(BMS-986218)联合SBRT治疗1-4个病灶在非照射肿瘤(远隔效应病灶;外照射放疗[XRT]野外)中的抗肿瘤活性。II. 根据irRC确定抗CTLA4-NF单抗(BMS-986218)联合RadScopal治疗在低剂量照射病灶中的抗肿瘤活性。III. 评估不同SBRT治疗部位(肝脏对比[vs.]肾上腺、肺对比肾上腺)的治疗疗效。IV.
通过比较抗CTLA4-NF单克隆抗体(BMS-986218)单药联合SBRT治疗与抗CTLA4-NF单克隆抗体(BMS-986218)联合纳武利尤单抗及SBRT治疗,评估治疗疗效。探索性目标:I. 通过比较抗CTLA4-NF单克隆抗体(BMS-986218)单药或联合SBRT治疗与伊匹木单抗单药或联合SBRT治疗(既往试验),评估治疗疗效。II. 评估肿瘤相关及全身免疫生物标志物与治疗临床缓解结局及毒性预测之间的关联。III. 评估骨骼肌量、中性粒细胞、中性粒细胞与淋巴细胞比值及肿瘤负荷是否与临床结局和不良事件相关。IV. 评估肿瘤动力学联合临床相关因素是否有助于判断治疗反应。方案概要:患者被随机分配至2个组之一。第I组:患者在第1天接受抗CTLA4单克隆抗体BMS-986218静脉注射(IV),输注时间超过30分钟。在无疾病进展或不可接受毒性情况下,每28天重复治疗,共4个周期。患者还
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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