多中心单臂前瞻性II期研究:新辅助冷冻热消融联合特瑞普利单抗与化疗治疗可切除IB-IIIB期非小细胞肺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心、单臂、开放标签、前瞻性 II 期临床研究,聚焦可切除 IB-IIIB 期非小细胞肺癌(NSCLC)的新辅助治疗

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医学影像预测Carcinoma, Non-Small-Cell Lung (NSCLC)
Multicenter, Single-Arm, Prospective Phase II Study of Neoadjuvant Cryo-Thermal Ablation Combined With Toripalimab and Chemotherapy for Resectable Stage IB-IIIB Non-Small Cell Lung Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

多中心单臂前瞻性II期研究:新辅助冷冻热消融联合特瑞普利单抗与化疗治疗可切除IB-IIIB期非小细胞肺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心、单臂、开放标签、前瞻性 II 期临床研究,聚焦可切除 IB-IIIB 期非小细胞肺癌(NSCLC)的新辅助治疗。研究评估 CT 引导下冷冻热消融后序贯特瑞普利单抗联合铂类双药化疗的疗效与安全性。IB 期仅纳入 cT2aN0M0 且原发肿瘤最大径不超过 4.0 cm 的患者。数据可用于分析新辅助免疫联合消融治疗在可切除 NSCLC 中的病理缓解、安全性及预后相关指标(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(NSCLC)。新辅助化疗免疫治疗已改善可切除非小细胞肺癌(NSCLC)患者的结局,但相当一部分患者未达到主要病理缓解。冷冻热消融可能诱导免疫原性肿瘤细胞死亡并重塑肿瘤免疫微环境,从而可能增强后续化疗免疫治疗的抗肿瘤活性。这项多中心、单臂、开放标签、前瞻性 II 期研究将评估 CT 引导下冷冻热消融后序贯特瑞普利单抗联合铂类双药化疗作为可切除 IB-IIIB 期 NSCLC 患者新辅助治疗的疗效和安全性。对于 IB 期疾病,仅 cT2aN0M0 且原发肿瘤最大径为 4.0 cm 的患者符合条件。疾病更晚期的患者必须被认为

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Non-Small-Cell Lung (NSCLC)。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07855965

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数据说明

疾病:非小细胞肺癌(NSCLC)。新辅助化疗免疫治疗改善了可切除非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后,但相当一部分患者未能达到主要病理缓解。冷冻热消融可能诱导免疫原性肿瘤细胞死亡并重塑肿瘤免疫微环境,从而可能增强后续化疗免疫治疗的抗肿瘤活性。这项多中心、单臂、开放标签、前瞻性II期研究将评估CT引导下冷冻热消融序贯特瑞普利单抗联合铂类双药化疗作为可切除IB-IIIB期NSCLC患者新辅助治疗的有效性和安全性。对于IB期疾病,仅cT2aN0M0期且原发肿瘤最大直径为4.0 cm的患者符合条件。对于更晚期疾病的患者,必须根据研究方案经多学科团队评估认为可切除。约40名受试者将接受冷冻热消融,随后接受3个计划周期的特瑞普利单抗联合铂类双药化疗,并随后接受根治性意向手术切除。

主要结局是病理完全缓解(pCR)率。次要结局包括主要病理缓解(MPR)率、客观缓解率(ORR)、R0切除率、无事件生存期(EFS)、总生存期(OS)、治疗中出现的不良事件(TEAEs)以及与健康相关的生活质量。探索性转化分析将利用空间转录组学、T细胞受体测序、肿瘤基因组分析、循环肿瘤DNA分析、成像质谱流式以及探索性瘤内宏基因组和代谢组分析,研究治疗相关的局部和全身抗肿瘤免疫反应及分子动态变化。

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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