个体化治疗策略与监测的个体化放疗(PRISM)
PRISM 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与肺癌领域,涵盖广泛期小细胞肺癌、脑转移、成人实体瘤、胸部肿瘤、软组织肉瘤及 HNPCC 等病种

基本信息
资源简介
个体化治疗策略与监测的个体化放疗(PRISM)
PRISM 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与肺癌领域,涵盖广泛期小细胞肺癌、脑转移、成人实体瘤、胸部肿瘤、软组织肉瘤及 HNPCC 等病种。源站描述围绕队列 A 展开,探讨在铂类/依托泊苷联合 PD-L1 抑制的化学免疫治疗基础上,对广泛期小细胞肺癌胸部肿瘤采用个体化超分割立体定向消融放疗(PULSAR)的依据,并提及 IMpower133 与 CASPIAN 试验中 atezolizumab 或 durvalumab 带来的总生存获益及中位总生存仅 12.3 个月的现状。该数据可用于放疗联合免疫治疗策略与疗效监测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:广泛期小细胞肺癌、脑转移、成人实体瘤、胸部肿瘤、软组织肉瘤、HNPCC。队列特定依据 队列 A(ES-SCLC 个体化超分割立体定向消融放疗(PULSAR)胸部肿瘤):基于在 IMpower133 和 CASPIAN 试验中,分别将 atezolizumab 或 durvalumab 加入化疗后观察到的适度但显著的总生存(OS)获益,铂类/依托泊苷联合 PD-L1(程序性死亡配体 1 蛋白)抑制的 4-6 个周期的化学免疫治疗已成为广泛期小细胞肺癌(ES-SCLC)的标准全身治疗。然而,结局仍然很差,中位 OS 仅为 12.3 个月。值得注意的是,这两项试验均不允许巩固性胸部放疗(RT)。这与先前关于增加胸部放疗可能获益的信号形成对比
【主题与分类】
主题标签:Small Cell Lung Cancer Extensive Stage、Brain Metastases、Solid Tumor, Adult、Thoracic Cancer、Sarcoma,Soft Tissue、HNPCC。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07139990
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07139990
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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:广泛期小细胞肺癌、脑转移、实体瘤、成人、胸部肿瘤、肉瘤、软组织、HNPCC。队列特定理由 COHORT A(ES-SCLC个性化超低分割立体定向消融放疗(PULSAR)胸部肿瘤):基于IMpower133和CASPIAN试验中分别将阿替利珠单抗或度伐利尤单抗加入化疗后观察到的适度但显著的OS(总生存期)获益,4-6个周期的铂类/依托泊苷联合PD-L1(程序性死亡配体1蛋白)抑制的化学免疫治疗已成为广泛期小细胞肺癌(ES-SCLC)的标准全身治疗。然而,结果仍然不佳,中位OS仅为12.3个月。值得注意的是,两项试验均不允许巩固性胸部RT(放疗)。这与CREST试验中在ES-SCLC标准化疗基础上加用胸部RT可能获益的先前信号形成对比,尽管RTOG 0937未能重复这一结果。
对于在诱导化疗后出现缓解的患者,将大分割胸部放疗加入单药PD-1抑制治疗已发表了令人鼓舞的初步安全性数据(3级毒性发生率为6%),但双免疫检查点阻断(伊匹木单抗/纳武利尤单抗)联合放疗的毒性显示高级别不良事件(AEs)发生率接近20%。这促成了一项正在进行的合作研究(NRG LU007),旨在明确诱导化疗后联合阿替利珠单抗给予巩固性胸部放疗的影响。在此期间,尽管指南仍支持将胸部放疗巩固作为广泛期小细胞肺癌(ES-SCLC)的标准治疗,但其实际应用情况不一。特别重要的未决问题包括:与免疫检查点阻断及细胞毒治疗的协同/相加作用的时机、为安全性而最小化靶区体积,以及鉴于胸腔外进展和治疗耐受性方面存在显著的竞争风险,根据患者需求调整剂量。为解决这一问题,本研究指出,小细胞肺癌通常在每个周期的化疗免疫治疗后迅速缩小。给予“脉冲”式R
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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