Nivolumab与Ipilimumab治疗HIV相关复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤或转移性/不可手术实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Nivolumab与Ipilimumab治疗HIV感染合并复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤及转移性/不可手术实体瘤的研究信息

基本信息
资源简介
Nivolumab与Ipilimumab治疗HIV相关复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤或转移性/不可手术实体瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录Nivolumab与Ipilimumab治疗HIV感染合并复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤及转移性/不可手术实体瘤的研究信息。覆盖晚期恶性实体瘤、肛门癌、HIV感染、卡波西肉瘤、肺癌等病种。主要目的为评估标准剂量下两药联合在HIV感染者中的安全性与可行性,次要目的包括评估单药Nivolumab及联合方案对免疫功能的影响,如血浆HIV病毒载量、CD4+与CD8+细胞等。可用于肿瘤免疫治疗与HIV合并感染领域的疗效及安全性预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期恶性实体瘤、肛门癌、HIV感染、卡波西肉瘤、肺癌、转移性恶性实体瘤、复发性经典霍奇金淋巴瘤、难治性经典霍奇金淋巴瘤。主要目的:I. 鉴于基于免疫激活、合并症或对高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的干扰可能导致毒性增加,证明在患有HIV感染的实体瘤和复发难治性HIV-经典霍奇金淋巴瘤(cHL)参与者中,使用标准剂量的ipilimumab和nivolumab的安全性和可行性。(剂量递减和剂量扩展队列)次要目的:I. 评估单药nivolumab以及ipilimumab和nivolumab联合方案对免疫功能的影响(使用常规检测方法测定血浆HIV病毒载量、CD4+和CD8+细胞
【主题与分类】
主题标签:Advanced Malignant Solid Neoplasm、Anal Carcinoma、HIV Infection、Kaposi Sarcoma、Lung Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Recurrent Classic Hodgkin Lymphoma、Refractory Classic Hodgkin Lymphoma、Unresectable Solid Neoplasm、HIV-associated Cancers。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02408861
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02408861
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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:晚期恶性实体肿瘤、肛门癌、HIV感染、卡波西肉瘤、肺癌、转移性恶性实体肿瘤、复发性经典霍奇金淋巴瘤、难治性经典霍奇金淋巴瘤。主要目标:I. 在感染人类免疫缺陷病毒(HIV)的实体肿瘤和复发难治性HIV相关经典霍奇金淋巴瘤(cHL)参与者中,证明使用标准剂量的伊匹木单抗和纳武利尤单抗的安全性和可行性,考虑到基于免疫激活、合并症或对高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的干扰可能增加毒性。(剂量递减和剂量扩展队列)次要目标:I. 评估单药纳武利尤单抗以及伊匹木单抗与纳武利尤单抗联合用药对免疫功能的影响(使用常规检测法测定血浆中的HIV病毒载量、CD4+和CD8+细胞)。(剂量递减队列)II. 初步评估与常见实体肿瘤(卡波西肉瘤、肛门癌和肺癌)及复发难治性HIV-cHL治疗相关的客观缓解率。(实体肿瘤剂量扩展和cHL队列)III.
评估单药纳武利尤单抗以及伊匹木单抗联合纳武利尤单抗对免疫功能的影响(使用常规HIV检测方法测定血浆HIV病毒载量、CD4+和CD8+细胞)。(实体瘤剂量扩展和cHL队列)探索性目标:I. 在抗逆转录病毒治疗(ART)背景下,理解因既往HIV感染导致的免疫功能改变和免疫库变化对药物免疫反应的影响。Ia. 通过免疫组织化学(IHC)评估单药纳武利尤单抗以及伊匹木单抗联合纳武利尤单抗对肿瘤内免疫细胞的影响,如PD1、程序性细胞死亡1配体1(PDL-1)及其他标志物。Ib. 通过多重检测评估单药纳武利尤单抗以及伊匹木单抗联合纳武利尤单抗对循环细胞因子标志物的影响,如:白细胞介素(IL)-2、IL-4、IL-6、IL-10、IL-8、干扰素γ诱导蛋白10(IP10)、趋化因子(C-X-C基序)配体13(CXCL13)、干扰素(IFN)-γ、肿瘤坏死因子(TNF)-α、可溶性
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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