Niraparib联合Dostarlimab治疗小细胞肺癌及其他高级别神经内分泌癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦Niraparib联合Dostarlimab治疗复发性小细胞肺癌及其他高级别神经内分泌癌的临床研究
基本信息
资源简介
Niraparib联合Dostarlimab治疗小细胞肺癌及其他高级别神经内分泌癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦Niraparib联合Dostarlimab治疗复发性小细胞肺癌及其他高级别神经内分泌癌的临床研究。覆盖III期、IIIA期、IIIB期、IIIC期肺癌及神经内分泌癌患者。主要目标为确定客观缓解率和6个月无进展生存期，次要目标包括评估毒性、总生存期、无进展生存期和疾病控制率，探索性目标涉及治疗相关变化。可用于评估联合疗法的疗效与安全性，支持临床预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：小细胞肺癌、神经内分泌癌、III期肺癌AJCC v8、IIIA期肺癌AJCC v8、IIIB期肺癌AJCC v8、IIIC期肺癌AJCC v8。主要目标：I. 确定复发性小细胞肺癌（SCLC）和高级别神经内分泌癌（NEC）患者接受niraparib联合dostarlimab治疗的客观缓解率（ORR）和6个月无进展生存期（PFS）。次要目标：I. 评估niraparib联合dostarlimab（PARP抑制联合抗PD-1）在复发性SCLC和其他高级别NEC患者中的毒性。II. 确定niraparib联合dostarlimab在复发性SCLC和其他高级别NEC患者中的总生存期（OS）、PFS、疾病控制率（缓解加疾病稳定>12周）。探索性目标：I. 确定治疗相关的ch
【主题与分类】
主题标签：Lung Small Cell Carcinoma、Neuroendocrine Carcinoma、Stage III Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIA Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIB Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIC Lung Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04701307
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04701307
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：肺小细胞癌、神经内分泌癌、AJCC第8版III期肺癌、AJCC第8版IIIA期肺癌、AJCC第8版IIIB期肺癌、AJCC第8版IIIC期肺癌。
主要目标：I. 确定尼拉帕利联合多塔利单抗治疗复发性小细胞肺癌（SCLC）和高级别神经内分泌癌（NEC）患者的客观缓解率（ORR）和6个月无进展生存期（PFS）。
次要目标：I. 评估尼拉帕利联合多塔利单抗（PARP抑制联合抗PD-1）治疗复发性SCLC和其他高级别NEC患者的毒性。II. 确定尼拉帕利联合多塔利单抗治疗复发性SCLC和其他高级别NEC患者的总生存期（OS）、PFS、疾病控制率（缓解加疾病稳定>12周）。
探索性目标：I. 确定尼拉帕利联合多塔利单抗治疗复发性SCLC和其他高级别NEC患者后免疫特征或其他生物标志物的治疗相关变化。
方案概要：患者在第1-4周期第1-21天以及后续周期第1-42天口服（PO）尼拉帕利，每日一次（QD）。
患者还在第1天接受多斯塔利单抗静脉注射（IV），输注时间超过30分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下，第1-4周期每21天重复一次，后续周期每42天重复一次。完成研究治疗后，患者在90天内进行随访，之后2年内每6个月随访一次，随后3年内每年随访一次。
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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