Cemiplimab联合Fianlimab用于IB-IIIB期非小细胞肺癌术前治疗
研究评估新辅助cemiplimab联合fianlimab的疗效,主要按PD-L1表达1-49%与≥50%分层,以主要病理缓解率(MPR,定义为切除肿瘤及淋巴结中存活肿瘤细胞≤10%)为主要终点,次要终点包括无事件生存、总生存、无病生存、缓解率、病理完全缓解率及手术可行性等

基本信息
资源简介
Cemiplimab联合Fianlimab用于IB-IIIB期非小细胞肺癌术前治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦可切除的早期非小细胞肺癌(NSCLC),覆盖AJCC v8分期IB、II、IIIA、IIIB期。研究评估新辅助cemiplimab联合fianlimab的疗效,主要按PD-L1表达1-49%与≥50%分层,以主要病理缓解率(MPR,定义为切除肿瘤及淋巴结中存活肿瘤细胞≤10%)为主要终点,次要终点包括无事件生存、总生存、无病生存、缓解率、病理完全缓解率及手术可行性等。可用于肺癌新辅助免疫治疗相关的疗效预测与生存分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺非小细胞癌,IB期肺癌AJCC v8,II期肺癌AJCC v8,IIIA期肺癌AJCC v8,IIIB期肺癌AJCC v8。主要目标:I. 评估新辅助cemiplimab和fianlimab在可切除/早期NSCLC且程序性死亡配体1(PD-L1)为1-49%的患者中的疗效,以主要病理缓解(MPR)率(定义为切除肿瘤和淋巴结中存活肿瘤细胞≤10%)衡量。II. 评估新辅助cemiplimab和fianlimab在可切除/早期NSCLC且PD-L1≥50%的患者中的疗效,以主要病理缓解(MPR)率衡量。次要目标:I. 评估以下终点(总体及按PD-L1亚组):无事件生存(EFS)、总生存(OS)、无病生存(DFS)、缓解率、病理完全缓解率(pCR)、手术可行性,a
【主题与分类】
主题标签:Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IB Lung Cancer AJCC v8、Stage II 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/NCT06918132
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06918132
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肺非小细胞癌,IB期肺癌AJCC v8,II期肺癌AJCC v8,IIIA期肺癌AJCC v8,IIIB期肺癌AJCC v8。主要目标:I. 评估新辅助cemiplimab和fianlimab在可切除/早期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中的疗效,这些患者的程序性死亡配体1(PD-L1)表达为1-49%,通过主要病理缓解率(MPR)衡量(定义为切除肿瘤和淋巴结中≤10%的存活肿瘤细胞)。II. 评估新辅助cemiplimab和fianlimab在可切除/早期NSCLC患者中的疗效,这些患者的PD-L1表达≥50%,同样通过主要病理缓解率(MPR)衡量。次要目标:I. 评估以下终点(总体及按PD-L1亚组):无事件生存期(EFS)、总生存期(OS)、无病生存期(DFS)、缓解率、病理完全缓解率(pCR)、手术可行性以及不良事件。其他目标(总体及按PD-L1亚组进行):I.
以探索性方式评估以下内容:使用不同切点的残留存活肿瘤细胞、全外显子组测序(WES)、基因拷贝数分析、循环肿瘤脱氧核糖核酸(DNA)(ctDNA)分析、肿瘤微环境(TME)分析、微生物组分析、时间序列生物标志物变化。II. 通过免疫组织化学(IHC)(17B4)评估免疫细胞上的LAG-3表达,以及通过肿瘤细胞上的主要组织相容性复合体II类(MHC-II)和纤维蛋白原样蛋白1(FGL1)表达,并与MPR率、EFS和OS等临床数据相关联。III. 确定上述生物标志物与感兴趣的临床数据(如MPR率、EFS和OS)之间的任何相关性。IV. 确定ctDNA检测作为微小残留病(MRD)和分子复发的标志物。大纲:患者在每个周期的第1天接受cemiplimab静脉注射(IV),输注时间超过30分钟,并在每个周期的第1天接受fianlimab IV,输注时间超过30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每21天重复一次,最多3个周期。患者在筛选期间接受磁共振成像(MRI),在研究期间进行组织样本采集,并在研究期间进行血液样本采集。
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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