Durvalumab与Vicineum用于既往接受BCG治疗的高级别非肌层浸润性膀胱癌受试者

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕高级别非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)且既往接受过BCG治疗的受试者,涉及Durvalumab与Vicineum两种干预

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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蛋白质预测Urinary Bladder Neoplasms
Durvalumab and Vicineum in Subjects With High-Grade Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Previously Treated With Bacillus Calmette-Guerin (BCG)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Durvalumab与Vicineum用于既往接受BCG治疗的高级别非肌层浸润性膀胱癌受试者

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕高级别非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)且既往接受过BCG治疗的受试者,涉及Durvalumab与Vicineum两种干预。源站描述指出,膀胱癌新发病例与死亡负担较高,约70%初诊为非肌层浸润性,标准治疗为TURBT后膀胱内灌注BCG或丝裂霉素C,但高级别病变中多达三分之二患者可能随时间失效并进展为肌层浸润性膀胱癌,CIS患者进展率超过50%。数据可用于膀胱癌治疗与进展风险相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:泌尿系统膀胱肿瘤。据估计,2016年将有76,960例膀胱癌新发病例和16,390例与膀胱癌相关的死亡。由于需要终身常规监测和治疗,膀胱癌在所有类型癌症中相关费用最高。约70%的病例在就诊时为非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC),治疗方式为经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT),随后进行BCG(卡介苗)或丝裂霉素C的膀胱内治疗。然而,在高级别病变情况下,这些疗法可能随时间推移在多达三分之二的患者中失效,并可能发生向肌层浸润性膀胱癌(MIBC)的疾病进展。在表现为CIS(原位癌)的患者中,进展率大于50%。进展为MIBC预示着不良结局。

【主题与分类】

主题标签:Urinary Bladder Neoplasms。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03258593

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:膀胱肿瘤。据估计,2016年将有76,960例膀胱癌新发病例和16,390例与膀胱癌相关的死亡病例。由于需要终身常规监测和治疗,膀胱癌在所有类型的癌症中相关费用最高。大约70%的病例在就诊时为非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC),治疗方法为经尿道膀胱肿瘤电切术(TURBT),随后进行膀胱内灌注BCG(卡介苗)或丝裂霉素C治疗。然而,在高分级病变的情况下,这些疗法随着时间推移在多达三分之二的患者中可能变得无效,并且疾病可能进展为肌层浸润性膀胱癌(MIBC)。在表现为CIS(原位癌)的患者中,进展率超过50%。进展为MIBC预示着不良预后,因为尽管接受了根治性膀胱切除术,只有50%的患者能存活五年。显然,对于复发或进展的NMIBC,在治疗选择方面存在巨大的未满足需求。

Vicineum™是一种重组融合蛋白VB4-845,包含一个针对上皮细胞黏附分子(EpCAM)抗原的人源化单链抗体片段,该片段与ETA(252-608)相连,ETA是铜绿假单胞菌外毒素A(ETA)的一种截短形式。EpCAM在尿路上皮癌细胞表面过度表达,因此成为Vicineum™结合的良好靶点。在先前一项针对BCG难治或不耐受的高级别膀胱癌患者的II期研究中,接受Vicineum™诱导和维持治疗的患者中有16%在1年时保持无病状态。因此,Vicineum™目前正在一项III期试验中作为单药进行评估。一种名为Proxinium的药物(Vicineum™的早期版本)的临床前研究显示了远隔效应以及与检查点阻断抑制剂联用的协同作用。尽管该研究是在非小细胞肺癌(NSCLC)模型中进行的,但该

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)
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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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