生物疗法治疗转移性癌症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为生物疗法治疗转移性癌症患者,覆盖乳腺癌、结直肠癌、肝外胆管癌、胆囊癌、胃癌、头颈癌、肝癌、肺癌等多种癌症

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基因组预测Breast CancerColorectal CancerExtrahepatic Bile Duct CancerGallbladder CancerGastric CancerHead and Neck CancerLiver CancerLung CancerMetastatic CancerOvarian CancerPancreatic CancerTesticular Germ Cell Tumor
Biological Therapy in Treating Patients With Metastatic Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

生物疗法治疗转移性癌症患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为生物疗法治疗转移性癌症患者,覆盖乳腺癌、结直肠癌、肝外胆管癌、胆囊癌、胃癌、头颈癌、肝癌、肺癌等多种癌症。源站描述显示,研究旨在评估静脉注射自体培养树突状细胞疫苗(经癌胚抗原 CEA RNA 脉冲)在表达 CEA 的转移性腺癌患者中的安全性、剂量限制毒性、细胞免疫反应以及临床和生化反应及其持续时间,采用三阶段、开放标签、非对照、剂量递增设计。数据可用于肿瘤免疫治疗相关的安全性、免疫应答与疗效预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、结直肠癌、肝外胆管癌、胆囊癌、胃癌、头颈癌、肝癌、肺癌。目标:I. 确定静脉注射经癌胚抗原(CEA)RNA 脉冲的自体培养树突状细胞疫苗在表达 CEA 的转移性腺癌患者中的安全性和剂量限制毒性。II. 评估对 CEA 蛋白的细胞免疫反应。III. 评估对治疗的临床和生化反应以及此类反应的持续时间。概述:这是一项三阶段、开放标签、非对照、剂量递增研究。前 3 名患者在 0、1、2 和 3 周接受低剂量静脉注射经癌胚抗原(CEA)RNA 脉冲的自体树突状细胞(DC)。评估患者的剂量限制毒性(DLT)、免疫反应和抗肿瘤反应,持续至

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Colorectal Cancer、Extrahepatic Bile Duct Cancer、Gallbladder Cancer、Gastric Cancer、Head and Neck Cancer、Liver Cancer、Lung Cancer、Metastatic Cancer、Ovarian Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004604

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00004604

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    • 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。

数据说明

疾病:乳腺癌、结直肠癌、肝外胆管癌、胆囊癌、胃癌、头颈癌、肝癌、肺癌。目的:I. 确定表达癌胚抗原(CEA)的转移性腺癌患者接受静脉注射经癌胚抗原(CEA)RNA脉冲的自体培养树突状细胞疫苗的安全性和剂量限制性毒性。II. 评估对CEA蛋白的细胞免疫反应。III. 评估治疗的临床和生化反应及此类反应的持续时间。大纲:这是一项三阶段、开放标签、非对照、剂量递增研究。首批3名患者在0、1、2和3周接受低剂量静脉注射经癌胚抗原(CEA)RNA脉冲的自体树突状细胞(DC)。在剂量递增前,至少对患者进行1周的剂量限制性毒性(DLT)、免疫反应和抗肿瘤反应评估。如果前3名患者未出现DLT,则接下来的3名患者在0、1、2和3周接受中等剂量的CEA RNA脉冲的自体DC治疗。

最后,如果在中等剂量下未观察到DLT,则最终6名患者将在第0、1、2和3周接受高剂量CEA RNA脉冲自体DC的静脉输注。如果在低剂量或中等剂量水平下有1-2名患者经历DLT,则在同一剂量下再入组3名患者。如果未再发生DLT,则继续剂量递增。一旦在一个剂量水平下的3-6名患者中出现3例毒性事件,该剂量水平的入组即停止。MTD定义为低于6名患者中有超过3名发生DLT的剂量水平的下一级剂量水平。预计入组人数:本研究至少入组3名,最多18名患者。

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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