Denosumab联合Nivolumab作为IV期非小细胞肺癌伴骨转移二线治疗(DENIVOS)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Denosumab与Nivolumab联合方案作为IV期非小细胞肺癌伴骨转移患者的二线治疗(DENIVOS)

Centre Hospitalier Annecy GenevoisCentre Hospitalier Annecy Genevois
clinicaltrials
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蛋白质Carcinoma, Non-Small-Cell LungBone Metastases
Denosumab and Nivolumab Combination As 2d-line Therapy in Stage IV NSC Lung Cancer with Bone Metastases (DENIVOS)

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Denosumab联合Nivolumab作为IV期非小细胞肺癌伴骨转移二线治疗(DENIVOS)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Denosumab与Nivolumab联合方案作为IV期非小细胞肺癌伴骨转移患者的二线治疗(DENIVOS)。源站描述指出骨转移在NSCLC患者中常见,发生率为30-65%,且骨相关事件(SREs)发生率高,超过半数骨转移患者至少发生1次SRE。指南推荐使用抗骨吸收药物(双膦酸盐或Denosumab)以预防SREs、减轻疼痛、改善生活质量并降低医疗经济负担。数据可用于肺癌骨转移治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非小细胞肺癌、骨转移。骨转移在非小细胞肺癌(NSCLC)中常见,根据系列不同,影响30-65%的患者。它们最常发生在疾病进展期间(法国肺癌组试验中为59.7%)。骨相关事件(SREs)(病理性骨折、髓质压迫、镇痛放疗、预防性和/或镇痛手术及高钙血症)的发生频率很高。据认为,超过一半的骨转移患者将至少发生1次SRE,发生率范围为55%至62%。专家和医学会指南,特别是2014年及2016年的欧洲肿瘤内科学会,推荐使用抗骨吸收药物(双膦酸盐或denosumab)来预防SREs、减轻疼痛、改善生活质量,并降低这一重大医疗经济影响。

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Non-Small-Cell Lung、Bone Metastases。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03669523

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    • 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:非小细胞肺癌,骨转移。骨转移在非小细胞肺癌(NSCLC)中较为常见,根据不同系列报道,影响30%-65%的患者。骨转移最常发生于疾病进展期(法国肺癌研究组试验中为59.7%)。骨相关事件(SREs)(病理性骨折、脊髓压迫、镇痛性放疗、预防性和/或镇痛性手术及高钙血症)的发生率较高。据认为,超过半数的骨转移患者将发生至少1次SRE,发生率范围为55%至62%。专家和医学会指南,特别是欧洲肿瘤内科学会(ESMO)于2014年及2016年发布的指南,推荐使用抗骨吸收药物(双膦酸盐或地舒单抗)以预防SREs、减轻疼痛、改善生活质量,并降低这一重要转移部位所带来的医疗经济负担。地舒单抗是一种人源化单克隆抗体。

它模拟骨保护素(OPG)的作用,从而通过阻断核因子-κB受体活化因子(RANK)与其配体(RANKL)的结合来抑制破骨细胞生成,进而打断肿瘤细胞与骨之间的恶性循环。RANK是一种表达于破骨细胞上的跨膜蛋白,其配体RANKL为可溶性,由成骨细胞分泌。2011年,地舒单抗在法国获批上市,作为骨转移的抗骨吸收药物,用于延缓肺癌患者SREs的发生。已有3项评估地舒单抗与唑来膦酸地位的III期研究结果发表。其中一项研究考察了实体瘤(乳腺癌和前列腺癌除外)和多发性骨髓瘤,肺癌被纳入该试验,占人群的40%。在一项非劣效性分析中,主要目标达成,地舒单抗将首次SRE的时间延长了约4个月(20.6个月对16.3个月,风险比0.84[95%置信区间0.71-0.98],p=0.0007)。在肺癌亚组中,这一差异

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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