Nivolumab联合Temozolomide治疗复发或难治性小细胞肺癌或晚期神经内分泌癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab联合Temozolomide治疗复发或难治性小细胞肺癌及晚期神经内分泌癌的临床研究

基本信息
资源简介
Nivolumab联合Temozolomide治疗复发或难治性小细胞肺癌或晚期神经内分泌癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Nivolumab联合Temozolomide治疗复发或难治性小细胞肺癌及晚期神经内分泌癌的临床研究。覆盖I至III级神经内分泌癌、转移性神经内分泌癌、复发性或难治性小细胞肺癌及IV期肺癌患者。主要目标为按RECIST v1.1评估客观缓解率,次要目标包括按CTCAE v5.0评估安全性与毒性及无进展生存等。可用于肿瘤治疗反应与安全性预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:I级神经内分泌癌、II级神经内分泌癌、III级神经内分泌癌、转移性神经内分泌癌、神经内分泌癌、复发性小细胞肺癌、难治性小细胞肺癌、IV期肺癌。主要目标:I. 评估nivolumab和temozolomide治疗以下患者的疗效(使用RECIST v1.1的缓解率):既往铂类化疗和免疫治疗后进展或复发的小细胞肺癌患者(队列1),或任何级别、任何原发部位、任何治疗线的进展性转移性神经内分泌癌患者(队列2)。次要目标:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版评估nivolumab和temozolomide联合治疗的安全性和毒性。II. 评估进展f
【主题与分类】
主题标签:Grade I Neuroendocrine Carcinoma、Grade II Neuroendocrine Carcinoma、Grade III Neuroendocrine Carcinoma、Metastatic Neuroendocrine Carcinoma、Neuroendocrine Carcinoma、Recurrent Small Cell Lung Carcinoma、Refractory Small Cell Lung Carcinoma、Lung Cancer Stage IV、Large Cell Neuroendocrine Carcinoma、Neuroendocrine Tumors。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03728361
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:I级神经内分泌癌、II级神经内分泌癌、III级神经内分泌癌、转移性神经内分泌癌、神经内分泌癌、复发性小细胞肺癌、难治性小细胞肺癌、IV期肺癌。主要目标:I. 评估纳武利尤单抗和替莫唑胺治疗以下患者的疗效(采用RECIST v1.1的缓解率):既往铂类化疗和免疫治疗后进展或复发的小细胞肺癌患者(队列1),或任何级别、任何原发部位、任何治疗线的进展性转移性神经内分泌癌患者(队列2)。次要目标:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版评估纳武利尤单抗联合替莫唑胺的安全性特征和毒性。II. 评估接受纳武利尤单抗联合替莫唑胺治疗患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。III. 评估接受纳武利尤单抗和替莫唑胺治疗的小细胞肺癌(SCLC)患者的中枢神经系统(CNS)PFS。探索性目标:I.
确定纳武利尤单抗和替莫唑胺治疗是否会导致外周血中免疫抑制细胞群(即髓源性抑制细胞[MDSC])减少。II. 确定客观缓解率(ORR)、PFS、OS是否随基线时肿瘤O6-甲基鸟嘌呤脱氧核糖核酸(DNA)甲基转移酶(MGMT)甲基化状态而变化。III. 确定基线肿瘤突变负荷是否能预测接受纳武利尤单抗和替莫唑胺治疗的SCLC患者的治疗反应。IV. 确定治疗期间血液突变负荷的变化是否能预测临床获益。V. 确定是否可开发一种复合免疫和肿瘤细胞染色评分(联合或不联合PD-L1免疫组织化学[IHC])以预测SCLC队列中的治疗反应。大纲:患者在28天周期的第1天静脉注射(IV)纳武利尤单抗。患者还在第1-5天口服(PO)替莫唑胺。在无疾病进展的情况下,每28天重复疗程。
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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