肠道低剂量放疗联合免疫检查点抑制剂治疗伴肝转移的实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦伴肝转移的实体瘤患者,涵盖非小细胞肺癌、结直肠癌、转移性胰腺癌等病种

基本信息
资源简介
肠道低剂量放疗联合免疫检查点抑制剂治疗伴肝转移的实体瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦伴肝转移的实体瘤患者,涵盖非小细胞肺癌、结直肠癌、转移性胰腺癌等病种。源站描述指出,肝转移与全身免疫抑制及免疫检查点抑制剂原发耐药相关,临床前及临床证据提示肠道低剂量照射(ILDR,1-3 Gy)可诱导调节性树突状细胞迁移、交叉激活CD8+ T细胞并重编程代谢,从而与ICIs协同;Chen等(Cancer Cell 2025)研究显示ILDR可改善接受SABR联合抗PD-L1治疗患者的总生存,呈倒U型剂量反应关系。该研究旨在前瞻性评估其效果。数据可用于肿瘤免疫治疗联合放疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝转移、非小细胞肺癌、结直肠癌(诊断)、转移性胰腺癌、实体瘤。背景:肝转移是晚期实体瘤常见的死亡原因,并与全身免疫抑制相关,导致对免疫检查点抑制剂(ICIs)的原发耐药。临床前和临床证据表明,肠道低剂量照射(ILDR,1-3 Gy)可诱导调节性树突状细胞(mregDCs)从肠系膜淋巴结迁移至肿瘤引流淋巴结,交叉激活CD8+ T细胞并重编程代谢,从而与ICIs协同。Chen等(Cancer Cell 2025)的研究表明,ILDR(1-3 Gy)显著改善了接受SABR联合抗PD-L1治疗患者的总生存,呈倒U型剂量反应关系。本研究旨在前瞻性评估其效
【主题与分类】
主题标签:Liver Metastases、Non-Small Cell Lung Cancer、Colorectal Cancer (Diagnosis)、Pancreatic Cancer Metastatic、Solid Tumors。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07875465
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肝转移、非小细胞肺癌、结直肠癌(诊断)、转移性胰腺癌、实体瘤。背景:肝转移是晚期实体瘤常见的死亡原因,并与全身性免疫抑制相关,导致对免疫检查点抑制剂(ICIs)的原发性耐药。临床前和临床证据表明,低剂量肠道照射(ILDR,1-3 Gy)可诱导调节性树突状细胞(mregDCs)从肠系膜淋巴结迁移至肿瘤引流淋巴结,交叉激活CD8+ T细胞并重编程代谢,从而与ICIs产生协同作用。Chen等人(Cancer Cell 2025)的研究表明,ILDR(1-3 Gy)显著改善了接受SABR联合抗PD-L1治疗患者的总生存期,并呈现倒U型剂量-反应关系。本研究旨在前瞻性评估ILDR联合ICIs在实体瘤肝转移患者中的疗效和安全性。研究设计:这是一项前瞻性、单臂、单中心、探索性队列研究。将采用单侧精确二项检验,将肝转移ORR与历史对照进行比较。
该研究计划入组120例患者,分为三个队列:队列A(NSCLC,驱动基因阴性,一线含铂化疗联合PD-1/PD-L1抑制剂治疗后进展,预期ORR 30% vs 10%)、队列B(NSCLC,驱动基因阳性,一线靶向治疗后进展,预期ORR 55% vs 35%)和队列C(结直肠癌/胰腺癌,最多两线治疗后进展,预期ORR 35% vs 15%)。将采用两阶段执行规则并进行无效性分析。干预:患者将在第1天接受ILDR(1 Gy/1次,IMRT/VMAT)照射空肠、回肠和肠系膜(Dmean = 1 Gy)。ICIs(PD-1/PD-L1抑制剂)将在ILDR后24-72小时给药,每3周一次,最长持续2年。联合化疗方案包括:队列A采用多西他赛,队列B采用含铂双药,队列C采用XELOX/FOLFOX/FOLFIRI/AG。终点:主要终点为肝转移
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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