Lazertinib/Pemetrexed/Carboplatin 用于奥希替尼耐药后伴脑转移的 NSCLC

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 EGFR 阳性非小细胞肺癌伴脑转移患者在接受奥希替尼治疗失败后,采用 pemetrexed/carboplatin 化疗联合 lazertinib 的方案

Jin Hyoung KangJin Hyoung Kang
clinicaltrials
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基因组预测Non-small Cell Lung Cancer
Lazertinib/Pemetrexed/Carboplatin After Osimertinib Failure in NSCLC With Brain Metastases

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Lazertinib/Pemetrexed/Carboplatin 用于奥希替尼耐药后伴脑转移的 NSCLC

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 EGFR 阳性非小细胞肺癌伴脑转移患者在接受奥希替尼治疗失败后,采用 pemetrexed/carboplatin 化疗联合 lazertinib 的方案。主要目的是评估颅内疗效,主要终点为颅内客观缓解率(iORR),即研究者按 RECIST v1.1 评估的颅内病灶完全缓解或部分缓解患者比例。次要终点包括颅内无进展生存期、客观缓解率、缓解持续时间、疾病控制率、总生存期、治疗失败模式、颅内挽救治疗率及毒性。可用于脑转移疗效与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非小细胞肺癌。主要目的是评估在 EGFR 阳性非小细胞肺癌伴脑转移患者中,奥希替尼治疗失败后使用 pemetrexed/carboplatin 化疗联合 lazertinib 治疗的颅内疗效。主要终点是颅内客观缓解率(iORR),定义为根据研究者评估、按 RECIST v1.1 标准达到颅内病灶完全缓解或部分缓解的患者比例。次要终点包括颅内无进展生存期(iPFS)、客观缓解率(ORR)、缓解持续时间(DoR)、疾病控制率(DCR)、总生存期(OS)、治疗失败模式、颅内挽救治疗率以及毒性。颅内客观缓解率(iORR):至少有一次确认缓解(CR 或 PR 或 res

【主题与分类】

主题标签:Non-small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05477615

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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

条件:非小细胞肺癌。主要目的是评估在EGFR阳性非小细胞肺癌伴脑转移患者中,奥希替尼治疗失败后,培美曲塞/卡铂化疗与拉泽替尼联合治疗的颅内疗效。主要终点是颅内客观缓解率(iORR),定义为根据研究者评估的RECIST v1.1标准,颅内病灶达到完全缓解或部分缓解的患者比例。次要终点包括颅内无进展生存期(iPFS)、客观缓解率(ORR)、缓解持续时间(DoR)、疾病控制率(DCR)、总生存期(OS)、治疗失败模式、颅内挽救治疗率以及毒性。

颅内客观缓解率(iORR):在脑转移患者中,出现疾病进展证据前,颅内病灶至少有一次确认缓解(完全缓解或部分缓解或缓解中)的受试者百分比。颅内无进展生存期(iPFS):从C1D1至颅内病灶疾病进展或死亡之日。客观缓解率(ORR):总体病灶达到完全缓解或部分缓解的患者比例。缓解持续时间(DoR):从首次记录的缓解至首次记录的疾病进展或死亡。疾病控制率(DCR):总体病灶达到完全缓解、部分缓解或疾病稳定的患者比例。总生存期:从C1D1至全因死亡之日。安全性:依据NCI-CTCAE v5.0进行评估。治疗失败模式:颅内进展、颅外进展或两者兼有。颅内挽救治疗率:因颅内疾病进展而接受挽救治疗(手术或放疗)的受试者百分比。探索性目标是通过下一代测序识别分子特征。

患者应每日一次服用拉泽替尼240毫克(80毫克,3片),并尽可能在每天同一时间服用。

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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