Spartalizumab联合mDCF与放疗治疗转移性鳞状细胞肛门癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性鳞状细胞肛门癌(SCCA)患者,探索Spartalizumab联合改良DCF方案(mDCF)与放疗的治疗组合

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clinicaltrials
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蛋白质预测Squamous Cell Anal CarcinomaMetastatic Squamous Cell Carcinoma
Combination of Spartalizumab, mDCF and Radiotherapy in Patients With Metastatic Squamous Cell Anal Carcinoma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Spartalizumab联合mDCF与放疗治疗转移性鳞状细胞肛门癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦转移性鳞状细胞肛门癌(SCCA)患者,探索Spartalizumab联合改良DCF方案(mDCF)与放疗的治疗组合。源站描述指出,约15%的SCCA患者确诊时即为转移期,25-40%的局限期患者在接受根治性放化疗后仍会出现疾病进展;对于不可切除的局部复发或远处转移,全身化疗是标准方案,其中以紫杉类为基础的联合方案在前瞻性试验中显示出高效或更好耐受性,mDCF方案在Epitopes-HPV02试验中成为首个被验证的晚期SCCA化疗方案。该数据可用于评估联合治疗策略的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Squamous Cell Anal Carcinoma, Metastatic Squamous Cell Carcinoma. 在SCCA(肛门鳞状细胞癌)中,约15%的患者在转移期被诊断,约25-40%的患者在接受针对局部疾病的根治性放化疗(CRT)后会出现疾病进展。对于不可切除的局部复发或远处转移的患者,全身化疗是标准方法。最近,以紫杉类为基础的联合化疗方案已显示出高疗效或比非紫杉类方案更好的耐受性,并在前瞻性试验中成为标准方案。首先,改良的DCF(多西他赛、顺铂和5-氟尿嘧啶)在由研究者开展的Epitopes-HPV02试验中显示出高疗效,该试验包括66名患者,并成为晚期SCCA中首个被验证的化疗方案。然后,对115名患者的汇总分析

【主题与分类】

主题标签:Squamous Cell Anal Carcinoma、Metastatic Squamous Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04894370

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    • 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:肛门鳞状细胞癌、转移性鳞状细胞癌。在SCCA(肛门鳞状细胞癌)中,约15%的患者在转移阶段被诊断,而大约25-40%的局部疾病患者在接受根治性放化疗(CRT)后会出现疾病进展。对于无法切除的局部复发或远处转移的患者,全身化疗是标准治疗方法。近年来,基于紫杉烷的联合化疗方案已显示出比非紫杉烷为基础的方案更高的疗效或更好的耐受性,并在前瞻性试验中成为标准治疗。首先,改良DCF(多西他赛、顺铂和5-氟尿嘧啶)方案在由研究者进行的Epitopes-HPV02试验中显示出高疗效,该试验包括66名患者,并成为晚期SCCA中首个验证的化疗方案。随后,对115名患者的汇总分析确认了mDCF方案作为所有适合治疗的晚期SCCA患者的标准治疗。

不同化疗方案与抗PD1/PD-L1(程序性细胞死亡蛋白1/程序性细胞死亡配体1)的联合治疗在初治晚期小细胞肺癌和非小细胞肺癌中可行,并可改善生存。在肛管癌中,Epitopes-HPV02试验显示,mDCF方案可行,3-4级不良事件发生率为53%,无4级非血液学毒性,也无发热性中性粒细胞减少症。同时,考虑到其增强抗肿瘤免疫应答的特性,mDCF被推荐作为SCCA中免疫治疗联合方案的有前景的候选骨干化疗方案。在肛管癌中,研究者目前正在开展一项由GERCOR(协作组)发起的随机前瞻性试验,评估mDCF与一种抗PD-L1药物在转移性情况下的联合应用。所有患者(100例)均已入组,数据安全监查委员会(DSMB)未观察到特殊的安全性警示信号。在导致免疫治疗原发性耐药的不同因素中,抗原蛋白的缺乏

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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